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  • 线性回归预测糖尿病 在一元回归分析中,如果变量 y 与自变量 x的关系为非线性的,但又找不到适当的函数曲线来拟合,则可以采用一元多项式回归。 ## 1. PolynomialFeatures 多项式生成函数: <font face="Time ...

    往期回顾:

    Python中有监督学习之回归分析(一)
    线性回归预测糖尿病


    在一元回归分析中,如果变量 y 与自变量 x的关系为非线性的,但又找不到适当的函数曲线来拟合,则可以采用一元多项式回归。

    1. PolynomialFeatures

    多项式生成函数:

    sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures(degree=2, interaction_only=False, include_bias=True)

    参数说明:
    degree:多项式阶数,默认值是2
    interaction_only:值如果是True,则会产生相互影响的特征集
    include_bias:是否包含偏差列

      PolynomialFeatures 类通过实例化一个多项式,建立等差数列矩阵,然后进行训练和预测,最后绘制相关的图形。

    from sklearn.linear_model import LinearRegression
    from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # x表示企业成本,y表示企业利润
    X = [[400], [450], [486], [500], [510], [525], [540], [549], [558], [590], [610], [640], [680], [750], [900]]
    Y = [[80], [89], [92], [102], [121], [160], [180], [189], [199], [203], [247], [250], [259], [289], [356]]
    
    # ================================ 线性回归分析 ================================
    # 回归训练
    clf = LinearRegression()
    clf.fit(X, Y)
    
    # 预测结果
    X2 = [[400], [750], [950]]
    Y2 = clf.predict(X2)
    print(Y2)
    
    res = clf.predict(np.array([1200]).reshape(-1, 1))[0]
    print(u'预测成本1200元的利润:%.1f' % res)
    
    plt.plot(X, Y, 'ks')      # 绘制训练数据的散点图
    plt.plot(X2, Y2, 'g-')    # 绘制预测数据的直线
    
    # ================================ 多项式回归分析 ================================
    
    xx = np.linspace(350, 950, 100)     # 350~950的等差数列
    quadratic_featurizer = PolynomialFeatures(degree=2)  # 用二次多项式x做变换
    x_train_quadratic = quadratic_featurizer.fit_transform(X)
    X_test_quadratic = quadratic_featurizer.transform(X2)
    regressor_quadratic = LinearRegression()
    regressor_quadratic.fit(x_train_quadratic, Y)
    
    # 把训练好X值的多项式特征实例应用到一系列点上,形成矩阵
    xx_quadratic = quadratic_featurizer.transform(xx.reshape(xx.shape[0], 1))
    plt.plot(xx, regressor_quadratic.predict(xx_quadratic), "r--",
             label="$ y=ax^2+bx+c $", linewidth=2)
    plt.legend()
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述
      这里使用R方(R-Squared) 来评价多项式回归预测的效果。R方也叫做确定系数(Coefficient of Determination), 表示模型对现实数据拟合的程度。

    print('1 r - squared', clf.score(X, Y))
    print('2 r - squared', regressor_quadratic.score(x_train_quadratic, Y))
    

    结果为:
    1 r - squared 0.9118311887769117
    2 r - squared 0.9407359949855933


    学习模块:

    机器学习基础-6.多项式回归
    回归分析(三)——多项式回归解决非线性问题


    文学模块:

      九七五年二三月间,一个平平常常的日子,细的雨丝夹着一星半点的雪花,正纷纷淋淋地向大地飘洒着。时令己快到凉蛰,雪当然再不会存留,往往还没等落地,就已经消失得无踪无影了。黄土高原严寒而漫长的冬天看来不要过去,但那真正温暖的春天还远远地没有到来。
                                                           《平凡的世界》

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  • 本文实例为大家分享了Tensorflow酸奶销量预测分析的具体代码,供大家参考,具体内容如下# coding:utf-8# 酸奶成本为1元,利润为9元# 预测少了相应的损失较大,故不要预测少# 导入相应的模块import tensorflow as tf...

    本文实例为大家分享了Tensorflow酸奶销量预测分析的具体代码,供大家参考,具体内容如下

    # coding:utf-8

    # 酸奶成本为1元,利润为9元

    # 预测少了相应的损失较大,故不要预测少

    # 导入相应的模块

    import tensorflow as tf

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    BATCH_SIZE=8

    SEED=23455

    COST=3

    PROFIT=4

    rdm=np.random.RandomState(SEED)

    X=rdm.randn(100,2)

    Y_=[[x1+x2+(rdm.rand()/10.0-0.05)] for (x1,x2) in X]

    # 定义神经网络的输入、参数和输出,定义向前传播过程

    x=tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,2))

    y_=tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,1))

    w1=tf.Variable(tf.random_normal([2,1],stddev=1,seed=1))

    y=tf.matmul(x,w1)

    # 定义损失函数和反向传播过程

    loss=tf.reduce_sum(tf.where(tf.greater(y,y_),(y-y_)*COST,(y_-y)*PROFIT)) #损失函数要根据不同的模型进行变换

    train_step=tf.train.GradientDescentOptimizer(0.001).minimize(loss)

    # sess=tf.Session()

    # STEPS=20000

    # init_op=tf.global_variables_initializer()

    # sess.run(init_op)

    # for i in range(STEPS):

    # start=(i*BATCH_SIZE)%32

    # end=start+BATCH_SIZE

    # sess.run(train_step,feed_dict={x:X[start:end],y_:Y[start:end]})

    # if i%500==0:

    #

    # print("After %d steps,w1 is %f",(i,sess.run(w1)))

    sess=tf.Session()

    init_op=tf.global_variables_initializer()

    sess.run(init_op)

    STEPS=20000

    for i in range(STEPS):

    start=(i*BATCH_SIZE)%100

    end=start+BATCH_SIZE

    sess.run(train_step,feed_dict={x:X[start:end],y_:Y_[start:end]})

    if i%500==0:

    print("After %d steps"%(i))

    # print(sess.run(loss_mse))

    # print("Loss is:%f",sess.run(loss_mse,feed_dict={y_:Y_,y:Y_}))

    print("w1 is:",sess.run(w1))

    print("Final is :",sess.run(w1))

    xx,yy=np.mgrid[-3:3:.01,-3:3:.01]

    grid=np.c_[xx.ravel(),yy.ravel()]

    probs=sess.run(y,feed_dict={x:grid})

    probs=probs.reshape(xx.shape)

    plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=np.squeeze(Y_))

    plt.contour(xx,yy,probs,[.9])

    plt.show()

    通过改变COST和PROFIT的值近而可以得出,当COST=1,PROFIT=9时,基于损失函数,模型的w1=1.02,w2=1.03说明模型会往多了预测;当COST=9,PROFIT=1时模型的w1=0.96,w2=0.97说明模型在往少了预测。

    以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

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            利润预测是企业在营业收入预测的基础上, 通过对利润发生影响的因素进行分析与研究, 进而对企业在未来某一段时期内可以实现的利润预期进行预计和测算。
     

    三、区域利润预测

    操作步骤:
    1.将维度下的“订单日期”拖放到列功能区, 频率调整为季度。


    2.将维度下的“地区”拖放到行功能区。


    3.将维度下的“利润”拖放到“标记”卡的“文本”中。


    4.将维度下的“地区”拖放到“筛选器”上, 并选择“显示筛选器”。


    5.单击“分析”→“预测”→“显示预测”。

     

    6.完成。
    关于此篇文章的任何疑问,请在下方留言。

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  • 预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案, 包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。 在本案例中, 我们可以根据该超市2012年至2015年的销售额和利润, 预测2016年总体销售额以及各个地区...

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            预测是定期更新对未来绩效的当前观点, 以反映新的或变化中的信息的过程, 是基于分析当前和历史数据决定未来趋势的过程。 预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案, 包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。
            在本案例中, 我们可以根据该超市2012年至2015年的销售额和利润, 预测2016年总体销售额以及各个地区销售额和利润情况。 为了提高预测精度, 统计频率我们采用季度或月份。

     

    一、销售额预测

     

    销售额预测是指对未来特定时间内全部产品或特定产品的销售数量与销售金额的估计, 是在充分考虑未来各种影响因素的基础上, 结合本企业的销售实绩, 通过一定分析方法提出切实可行的销售目标。 在本案例中, 我们可以通过该超市2012年至2015年每月的销售额预测2016年每月的销售额。

     

    操作步骤:
    1.将维度下的“订单日期”拖放到列功能区, 频率调整为月份。


    2.将维度下的“细分”拖放到行功能区, 将度量下“销售额”拖放到行功能区。


    3.将维度下的“细分”拖放到“标记”卡的“颜色”中。


    4.将维度下的“订单日期”拖放到“筛选器”上, 并选择“显示筛选器”。


    5.单击“分析”→“预测”→“显示预测”。


    6.完成。
    关于此篇文章的任何疑问,请在下方留言。
     

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