基于weka平台手工实现（LinearRegression | Ridge Regression，岭回归）

左手的ㄟ右手 2024-03-17 12:49 68阅读 0赞

## 一、普通的线性回归 ##

线性回归主要采用最小二乘法来实现，主要思想如下：

X = ( x 11 x 12 ⋯ x 1 d 1 x 21 x 22 ⋯ 5 1 ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ ⋮ x m 1 x m 2 ⋯ x m d 1 ) X=\\left( \\begin\{matrix\} x\_\{11\} & x\_\{12\} & \\cdots & x\_\{1d\} & 1 \\\\ x\_\{21\} & x\_\{22\} & \\cdots & 5 & 1 \\\\ \\vdots & \\vdots & \\ddots & \\vdots & \\vdots \\\\ x\_\{m1\} & x\_\{m2\} & \\cdots & x\_\{md\} & 1 \\\\ \\end\{matrix\} \\right) X=x11x21⋮xm1x12x22⋮xm2⋯⋯⋱⋯x1d5⋮xmd11⋮1

X为一个m行d+1列的矩阵，其中m行为数据的数量，d+1列表示参数的数量。d表示未知数系数的个数，1用来与截距相乘，相当于b。

ω ^ ∗ = arg ⁡ min ⁡ ω ( y − X ω ^ ) T ( y − X ω ^ ) \\hat\{\\omega\}^\*=\\mathop\{\\arg\\min\}\\limits\_\{\\omega\}(y-X\\hat\{\\omega\})^T(y-X\\hat\{\\omega\}) ω^∗=ωargmin(y−Xω^)T(y−Xω^)

损失函数如下：

E ω ^ = ( y − X ω ^ ) T ( y − X ω ^ ) E\_\{\\hat\\omega\}=(y-X\\hat\{\\omega\})^T(y-X\\hat\{\\omega\}) Eω^=(y−Xω^)T(y−Xω^)

对于一个**梯度可求**且**最大次方项为正**的函数来讲，极小值点为导数为0的点。

∂ E ω ^ ∂ ω ^ = 2 X T ( X ω ^ − y ) = 0 \\frac\{\\partial E\_\{\\hat\\omega\}\}\{\\partial\\hat\\omega\}=2X^T(X\\hat\\omega-y)=0 ∂ω^∂Eω^=2XT(Xω^−y)=0

( X ω ^ − y ) = 0 (X\\hat\\omega-y)=0 (Xω^−y)=0

X ω ^ = y X\\hat\\omega=y Xω^=y

X T X ω ^ = X T y X^TX\\hat\\omega=X^Ty XTXω^=XTy

ω ^ ∗ = ( X T X ) − 1 X T y \\hat\\omega^\*=(X^TX)^\{-1\}X^Ty ω^∗=(XTX)−1XTy

但是，矩阵求逆的前提是，当前矩阵是满秩的，也就是说它是非奇异矩阵，这就要求， X T X X^TX XTX 矩阵中的数据都是线性无关的，如果其中的数据存在线性相关性，那么是无法求逆的。

这对于一个高维特征的数据是很难做到的，因为维度之间很可能存在相关性，完全一致之后就会成为奇异矩阵（无法求逆）。

因此，岭回归就产生了。专门用来解决上述问题。

## 二、岭回归（Ridge Regression） ##

岭回归主要做法是，对上述公式的对角线上加了一个很小的值（岭系数），这样无论如何， X T X X^TX XTX 就都可以求导了。

ω ^ ∗ = ( X T X + λ I ) − 1 X T y (1) \\hat\\omega^\*=(X^TX+\\lambda I)^\{-1\}X^Ty\\tag\{1\} ω^∗=(XTX\+λI)−1XTy(1)

岭回归不是随便加的 λ \\lambda λ，因为我们要防止曲线过拟合，就需要控制多元函数的各个系数都不要太大，如果太大，就会造成过拟合，因此在损失函数后加上一个正则项。

E ω ^ = ( y − X ω ^ ) T ( y − X ω ^ ) + λ ω T ω = ( y T y − y T X ω ^ − ω ^ T X T y + ω ^ T X T X ω ^ ) + λ ω T ω \\begin\{aligned\} E\_\{\\hat\\omega\}&=(y-X\\hat\{\\omega\})^T(y-X\\hat\{\\omega\})+\\lambda \\omega^T\\omega \\\\ &=(y^Ty-y^TX\\hat\{\\omega\}-\\hat\\omega^T X^Ty+\\hat\\omega^T X^TX\\hat\\omega)+\\lambda\\omega^T\\omega \\end\{aligned\} Eω^=(y−Xω^)T(y−Xω^)\+λωTω=(yTy−yTXω^−ω^TXTy\+ω^TXTXω^)\+λωTω

∂ E ω ^ ∂ ω ^ = − X T Y − X T Y + 2 X T X ω ^ + 2 λ ω ^ = 2 ( − X T Y + X T X ω ^ + λ ω ^ ) = 0 \\begin\{aligned\} \\frac\{\\partial E\_\{\\hat\\omega\}\}\{\\partial\\hat\\omega\}&=-X^TY-X^TY+2X^TX\\hat\\omega+2\\lambda\\hat\\omega\\\\ &=2(-X^TY+X^TX\\hat\\omega+\\lambda\\hat\\omega)\\\\ &=0 \\end\{aligned\} ∂ω^∂Eω^=−XTY−XTY\+2XTXω^\+2λω^=2(−XTY\+XTXω^\+λω^)=0

X T X ω ^ + λ ω ^ = X T Y X^TX\\hat\\omega+\\lambda\\hat\\omega=X^TY XTXω^\+λω^=XTY

( X T X + λ ) ω ^ = X T Y (X^TX+\\lambda)\\hat\\omega=X^TY (XTX\+λ)ω^=XTY

ω ^ = ( X T X + λ I ) − 1 X T Y (2) \\hat\\omega=(X^TX+\\lambda I)^\{-1\}X^TY\\tag\{2\} ω^=(XTX\+λI)−1XTY(2)  
将 (2) 式和 (1) 式进行对比，可以发现，二者是相同的。

## 三、代码实现 ##

代码实现注释已经较为清晰，在此不再赘述具体实现过程。

package weka.classifiers.myf;
    
    import weka.classifiers.Classifier;
    import weka.core.*;
    import weka.core.matrix.Matrix;
    
    /**
     * @author YFMan
     * @Description 自定义的 线性回归 分类器
     * @Date 2023/5/9 15:45
     */
    public class myLinearRegression extends Classifier {
        
    
        // 用于存储 线性回归 系数 的数组
        private double[] m_Coefficients;
    
        // 类别索引
        private int m_ClassIndex;
    
        // 存储训练数据
        private Instances m_Instances;
    
        /*
         * @Author YFMan
         * @Description 根据训练数据 建立 线性回归模型
         * @Date 2023/5/9 22:08
         * @Param [data] 训练数据
         * @return void
         **/
        public void buildClassifier(Instances data) throws Exception {
        
            // 存储训练数据
            m_Instances = data;
    
            // 初始化类别索引
            m_ClassIndex = data.classIndex();
    
            // 用来存储 线性回归 系数 的数组
            m_Coefficients = null;
    
            // 初始化数据矩阵 X
            // 高度是样例数量，宽度是属性数量+1（1作为 截距参数b 的输入）
            Matrix X = new Matrix(data.numInstances(), data.numAttributes());
    
            // 初始化数据矩阵 Y
            // 高度是样例数量，宽度是1
            Matrix Y = new Matrix(data.numInstances(), 1);
    
            // 初始化矩阵值
            for (int i = 0; i < data.numInstances(); i++) {
        
                int column = 0;
                for (int j = 0; j < data.numAttributes(); j++) {
        
                    if (j != data.classIndex()) {
        
                        X.set(i, column, data.instance(i).value(j));
                        column++;
                    } else {
        
                        Y.set(i, 0, data.instance(i).value(j));
                    }
                }
            }
    
            // 设置 X 的最后一列为 1，用于计算 截距参数b
            for (int i = 0; i < data.numInstances(); i++) {
        
                X.set(i, data.numAttributes() - 1, 1);
            }
    
            // 计算XTX
            Matrix XTX = X.transpose().times(X);
            // 计算XTY
            Matrix XTY = X.transpose().times(Y);
    
            // 由于XTX可能是奇异矩阵，所以需要加一个岭回归系数
            for (int i = 0; i < XTX.getRowDimension(); i++) {
        
                XTX.set(i, i, XTX.get(i, i) + 0.0001);
            }
    
            // 计算系数矩阵
            Matrix solution = XTX.inverse().times(XTY);
    
            // 将系数矩阵转换为数组
            m_Coefficients = new double[solution.getRowDimension()];
            for (int i = 0; i < solution.getRowDimension(); i++) {
        
                m_Coefficients[i] = solution.get(i, 0);
            }
        }
    
        /*
         * @Author YFMan
         * @Description 利用 建立的线性模型 对样例进行分类
         * @Date 2023/5/9 22:10
         * @Param [instance] 待分类的样例
         * @return double
         **/
        public double classifyInstance(Instance instance) throws Exception {
        
            // 计算回归模型的预测值
            double result = 0;
            int column = 0;
            for (int i = 0; i < instance.numAttributes(); i++) {
        
                if (m_ClassIndex != i) {
        
                    result += instance.value(i) * m_Coefficients[column];
                    column++;
                }
            }
            // 加上截距参数
            result += m_Coefficients[column];
    
            // 返回预测值
            return result;
        }
    
        /*
         * @Author YFMan
         * @Description 输出建立的线性模型
         * @Date 2023/5/9 22:29
         * @Param []
         * @return java.lang.String
         **/
        public String toString() {
        
    
            try {
        
                StringBuilder text = new StringBuilder();
                int column = 0;
                boolean first = true;
    
                text.append("\nLinear Regression Model\n\n");
    
                text.append(m_Instances.classAttribute().name()).append(" =\n\n");
                for (int i = 0; i < m_Instances.numAttributes(); i++) {
        
                    if (i != m_ClassIndex) {
        
                        if (!first)
                            text.append(" +\n");
                        else
                            first = false;
                        text.append(Utils.doubleToString(m_Coefficients[column], 12, 4)).append(" * ");
                        text.append(m_Instances.attribute(i).name());
                        column++;
                    }
                }
                text.append(" +\n").append(Utils.doubleToString(m_Coefficients[column], 12, 4));
                return text.toString();
            } catch (Exception e) {
        
                return "Can't print Linear Regression!";
            }
        }
    
        /*
         * @Author YFMan
         * @Description 主函数 生成一个线性回归函数预测器
         * @Date 2023/5/9 22:35
         * @Param [argv]
         * @return void
         **/
        public static void main(String[] argv) {
        
            runClassifier(new myLinearRegression(), argv);
        }
    }

## 四、结果分析 ##

在weka平台中的cpu.arff数据集上进行实验。

我们自己写的模型结果：

![在这里插入图片描述][00068e85b03142468ac30eb7b88fb226.png_pic_center_x_16]

weka中的线性回归模型结果：

![在这里插入图片描述][f25cf7b63d0e424faf37a966e58b2702.png_pic_center_x_16]

可以看到，weka平台中的算法和我们自己实现的结果，训练得到的参数是一致的，不同点在于weka平台中的算法有对属性进行选择，并没有使用所有特征进行训练（weka使用了5个特征），而我自己实现的没有进行属性选择，所以一共有6个特征。

[00068e85b03142468ac30eb7b88fb226.png_pic_center_x_16]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/15/b2a2047135e44dce9647364ce052c4d0.png
[f25cf7b63d0e424faf37a966e58b2702.png_pic_center_x_16]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/15/1ad39de2496840cf852281d2db4575e7.png