linregress - python linear regression pandas

Regresión polinomial multivariable con numpy

Question

Tengo muchas muestras (y_i, (a_i, b_i, c_i)) donde se presume que y varía como polinomio en a,b,c hasta cierto punto. Por ejemplo, para un conjunto dado de datos y grado 2 podría producir el modelo

y = a^2 + 2ab - 3cb + c^2 +.5ac

Esto se puede hacer usando mínimos cuadrados y es una ligera extensión de la rutina polyfit de numpy. ¿Hay alguna implementación estándar en algún lugar del ecosistema de Python?

Answer 1

Polyfit funciona, pero hay mejores minimizadores de mínimos cuadrados por ahí. Recomendaría kmpfit, disponible en

http://www.astro.rug.nl/software/kapteyn-beta/kmpfittutorial.html

Es más robusto que Polyfit, y hay un ejemplo en su página que muestra cómo hacer un ajuste lineal simple que debería proporcionar los conceptos básicos para hacer un ajuste polinomial de segundo orden.

def model(p, v, x, w):
a,b,c,d,e,f,g,h,i,j,k = p #coefficients to the polynomials
return a*v**2 + b*x**2 + c*w**2 + d*v*x + e*v*w + f*x*w + g*v + h*x + i*y + k
def residuals(p, data): # Function needed by fit routine
v, x, w, z = data # The values for v, x, w and the measured hypersurface z
a,b,c,d,e,f,g,h,i,j,k = p #coefficients to the polynomials
return (z-model(p,v,x,w)) # Returns an array of residuals.
#This should (z-model(p,v,x,w))/err if
# there are error bars on the measured z values
#initial guess at parameters. Avoid using 0.0 as initial guess
par0 = [1.0, 1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0]
#create a fitting object. data should be in the form
#that the functions above are looking for, i.e. a Nx4
#list of lists/tuples like (v,x,w,z)
fitobj = kmpfit.Fitter(residuals=residuals, data=data)
# call the fitter
fitobj.fit(params0=par0)

El éxito de estas cosas depende en gran medida de los valores de inicio para el ajuste, así que elija cuidadosamente si es posible. Con tantos parámetros gratuitos, podría ser un desafío obtener una solución.

Answer 2

Sklearn proporciona una manera simple de hacer esto.

Construyendo un ejemplo publicado here :

#X is the independent variable (bivariate in this case)
X = array([[0.44, 0.68], [0.99, 0.23]])
#vector is the dependent data
vector = [109.85, 155.72]
#predict is an independent variable for which we''d like to predict the value
predict= [0.49, 0.18]
#generate a model of polynomial features
poly = PolynomialFeatures(degree=2)
#transform the x data for proper fitting (for single variable type it returns,[1,x,x**2])
X_ = poly.fit_transform(X)
#transform the prediction to fit the model type
predict_ = poly.fit_transform(predict)
#here we can remove polynomial orders we don''t want
#for instance I''m removing the `x` component
X_ = np.delete(X_,(1),axis=1)
predict_ = np.delete(predict_,(1),axis=1)
#generate the regression object
clf = linear_model.LinearRegression()
#preform the actual regression
clf.fit(X_, vector)
print("X_ = ",X_)
print("predict_ = ",predict_)
print("Prediction = ",clf.predict(predict_))

Y aquí está la salida:

>>> X_ = [[ 0.44 0.68 0.1936 0.2992 0.4624]
>>> [ 0.99 0.23 0.9801 0.2277 0.0529]]
>>> predict_ = [[ 0.49 0.18 0.2401 0.0882 0.0324]]
>>> Prediction = [ 126.84247142]

Answer 3

Sklearn tiene un buen ejemplo usando su Pipeline here . Aquí está el núcleo de su ejemplo:

polynomial_features = PolynomialFeatures(degree=degrees[i],
include_bias=False)
linear_regression = LinearRegression()
pipeline = Pipeline([("polynomial_features", polynomial_features),
("linear_regression", linear_regression)])
pipeline.fit(X[:, np.newaxis], y)

No necesita transformar sus datos usted mismo, solo páselo a Pipeline.