R语言数据分析系列之七，r语言数据分析


R语言数据分析系列之七

—— by comaple.zhang


回归分析建模是数据分析里面很重要的一个应用之一，即通过使用已有的自变量的值建立某种关系，来预测未知变量（因变量）的值。如果因变量是连续的那就是回归分析，如果因变量为离散的，可以理解为是分类。在机器学习算法中，不管是连续变量预测还是离散的变量预测，我们都称之为有监督学习。

回归分析可以用来做广告点击率预测也可以用来做销量预测，app各种指标预测，或者库存量，分仓铺货预测等。既然如此神奇，那么我们就来看一下回归是如何做到的。

数据集

我们本节利用women数据集，做一些简单的预测。

 

 

一元线性回归分析

输入：一元自变量x，一元因变量y，寻找y与x的关系，

线性模型假设：

模型误差：

目标：找到参数w和b使得误差平方和最小即


方法：最小二乘法，为了求得w,b使得上式成立，我们可以对参数求偏导数，令偏导数等于零，来求解。

 

在R语言里面线性回归可以用lm函数来拟合数据集，假如我们要预测女性身高对体重的影响，那么可以建模为简单地线性模型即：weight = w * height + b用R语言来实现很简单如下：

fit <- lm(formula = weight ~ height,data = women)
summary(fit)
Call:
lm(formula = weight ~ height, data = women)


 

Residuals:

   Min      1Q  Median     3Q     Max

-1.7333 -1.1333 -0.3833  0.7417 3.1167

 

Coefficients:

            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)   

(Intercept) -87.51667    5.93694 -14.74 1.71e-09 ***

height        3.45000    0.09114  37.85 1.09e-14 ***

---

Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’1

 

Residual standard error: 1.525 on 13degrees of freedom

Multiple R-squared:  0.991,       AdjustedR-squared:  0.9903

F-statistic:  1433 on 1 and 13 DF,  p-value: 1.091e-14

在summary的结果中我们可以看到，Intercept截距为b的值，height即为w的值

结果验证：

有了这个模型是否适合呢，或者适合的程度有多大，我们从summary的结果可以分析得到，首先是Residual standard error，值得是预测结果和实际值得残差的均方值即RMSE该值越小证明模型越好，AdjustedR-squared:该值为r方值，也就是自变量与因变量的相关程度，可理解为模型对数据集的解释程度，p-value: 该值为T检验，一般认为<0.005时模型参数通过检验。

我们通过绘图直观的观察一下：

plot(women$height,women$weight,main='简单线性回归',family='STKaiti')
lines(women$height,fitted(fit),col=’red’)


 

 

 

 

 

 

 

 

多项式回归分析

输入：多元回归的输入为一个向量，即X是一组变量


而对应的参数W也应该是一个向量


 回归模型假设为：

 

 

我们可以把模型化简：


于是模型简化为：

 

模型误差：

目标：通过学习找到一个向量使得模型误差的平方和最小,即模型的损失函数如下

 

 

下面我的目标就是要优化这个W向量使得我们的损失函数最小化。我们可以进行矩阵运算，对w求偏导数，并令结果等于0，通过推到整理我们可以得到如下结果：

 

这样我们只通过矩阵运算来求得W向量的值。

下面基于R来实现一个简单的多远回归，在R中已经实现了一个最小二乘法的回归模型，我们一样还是直接调用即可，我们依然采用women数据集，并将weight变量做平方变换，即模型公式为：

R语言实现：

fit2 <- lm(weight ~height+I(height^2),data=women)
plot(women$height,women$weight,main='多项式回归,weight= height + height^2',family='STKaiti')
lines(women$height,fitted(fit2),col=’red’)
summary(fit2)


 

Call:

lm(formula = weight ~ height + I(height^2),data = women)

 

Residuals:

    Min       1Q   Median      3Q      Max

-0.50941 -0.29611 -0.00941  0.28615 0.59706

 

Coefficients:

            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)   

(Intercept) 261.87818   25.19677 10.393 2.36e-07 ***

height      -7.34832    0.77769  -9.449 6.58e-07 ***

I(height^2)   0.08306   0.00598  13.891 9.32e-09 ***

---

Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’1

 

Residual standard error: 0.3841 on 12degrees of freedom

Multiple R-squared:  0.9995,     AdjustedR-squared:  0.9994

F-statistic: 1.139e+04 on 2 and 12 DF,  p-value: < 2.2e-16

从结果我们可以看出，RMSE减少到0.38残差均方值变小，R方值变大0.999更好的拟合了真是数据，Pr（>|t|）该值是对应参数的T检验，明显小于0.005各参数均通过检验。最后上图如下：

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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