R-机器学习【一】 线性回归(一元)

1、R安装shell

R for Mac OS
函数

http://mirror.bjtu.edu.cn/cran/ 学习

RStudio
测试


2、线性回归基础spa

翻阅《高中数学必修三 --- 变量的相关性》code

eg1:get

凭咱们的学习经验可知,物理成绩确实与数学成绩有必定的关系。可是除此以外,还存在其余影响物理成绩的因素,例如,,是否喜欢物理,用再物理学习上的时间等
数学

eg2:io

商品销售收入与广告支出经费之间的关系,商品销售收入与广告支出经费有着密切的联系。可是还有不少其余因素table

eg3:

粮食产量与施肥量之间的关系。在必定范围内,施肥量越大,粮食产量就越高,可是施肥量并非影响粮食产量的惟一因素。


年龄 23 27 39 41 45 49 50
脂肪 9.5 17.8 21.2 25.9 27.5 26.3 28.2
年龄 53 54 56 57 58 60 61
脂肪 29.6 30.2 31.4 30.8 33.5 35.2 34.6

人体的脂肪含量与年龄之间的有怎样的关系?

首先咱们作散点图。以x轴表示年龄,y轴表示脂肪。(本身作散点图,)

从散点图,能够看出,它们散布在从左下角到右上角的区域。对于两个变量的这种相关关系,咱们称之为正相关。还有一些变量,例如汽车的重量和汽车每消耗lL汽油所行驶的平均路程,称为负相关。

从散点图能够看出,这些点大体分布在经过散点图中心的一条直线附近。若是散点图中心分布从总体上看大体在一条直线附近,咱们就称这两个变量之间具备线性相关关系,这条直线称为回归直线(regression line).若是可以求出这条回归直线的方程(回归方程),那么咱们就比较清楚了解年龄与脂肪的关系。


最小二乘法

实际上,求回归方程的关键是如何用数学的方法刻画“从总体上看,各点到此直线的距离最小

假设该直线为 y = bx + a

注意:

(x1,y1)(x2,y2)...(xi,yi).. 一个个点。到直线的距离,咱们能够用点到直线的距离算出,可是这个比较复杂。

因此第一个简化==> 点(xi,yi) ,垂直向上,或垂直向下到直线的距离  yi - y = yi - (bxi + a)

可是yi - y 有正负之分,因此咱们第二次简化,算平方

Q = (y1 - bx1 - a)^2 + (y2 - bx2 - a)^2 + .... + (yi - bxi - a)^2 + ...

只要计算出使得Q的最小的a和b,就能获得该回归方程。 

能够使用偏导数计算得出a,b

a = ...

b = ...


b是回归直线的斜率,a是截距


相关关系的强弱

咱们知道不是全部两个变量的关系都是线性的,如何判断是否能使用线性回归呢?

统计中用相关系数r来衡量两个变量之间的线性关系强弱。

r = ...

统计学认为 若是 r <- [-1,-0.75] 那么负相关很强, r<- [-0.75,-0.30] 负相关性通常, r<- [-0.25,0.25] 相关性弱,

 r <- [0.75,1] 那么正相关很强, r<- [0.30,0.75] 正相关性通常,


3、RStudio测试

数据:

研究婴儿生理发育issue,并收集了10名婴儿在出生后一年内的月龄和体重数据。

年龄(月) 01 03 05 02 11 09 03 09 12
体重(kg) 4.4 5.3 7.2 5.2 8.5 7.3 6.0 10.4 10.2










03
6.1


咱们用c()函数以向量的形式输入月龄和体重

> x_age=c(1,3,5,2,11,9,3,9,12,3)
> y_weight=c(4.4,5.3,7.2,5.2,8.5,7.3,6.0,10.4,10.2,6.1)

> mean(y_weight)            => 计算平均数
[1] 7.06
> sd(y_weight)              => 计算标准差
[1] 2.077498
> cor(x_age,y_weight)       => 计算相关性
[1] 0.9075655
> plot(x_age,y_weight)      => 画散点图

> cor_xy = lm(y_weight~x_age + 1)  => 设置拟合曲线方程式
> plot(cor_xy)                    => 画回归直线

> coef(cor_xy)                    => 计算回归直线的斜率和截距
(Intercept)       x_age 
  4.3596206   0.4655827
  
> z = data.frmae(x_age=13)     
> predict(cor_xy,z)            => 咱们来预测13个月的婴儿的体重
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