机器学习实验2——线性回归求解加州房价问题

文章目录

• • 🧡🧡实验内容🧡🧡
  • 🧡🧡数据预处理🧡🧡
  • • 代码
    • 缺失值处理
    • 特征探索
    • 相关性分析
    • 文本数据标签编码
    • 数值型数据标准化
    • 划分数据集
  • 🧡🧡线性回归🧡🧡
  • • 闭合形式参数求解原理
    • 梯度下降参数求解原理
    • 代码
    • 运行结果
  • 🧡🧡总结🧡🧡

🧡🧡实验内容🧡🧡

基于California Housing Prices数据集，完成关于房价预测的线性回归模型训练、测试与评估。

🧡🧡数据预处理🧡🧡

代码

"""
    数据预处理
"""
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

df=pd.read_csv("data/housing.csv")
df.info()

### =====================填充缺失值=====================
print(df.isna().sum())
median_bedrooms = df['total_bedrooms'].median()
df['total_bedrooms'].fillna(median_bedrooms, inplace=True)

### =====================特征探索=====================
df.hist(bins=50,figsize=(20,15),edgecolor="black")
plt.show()

### =====================相关性分析=====================
corr_matrix=df.corr()
corr_matrix['median_house_value'].sort_values(ascending=False)

### =====================组合特征=====================
df['population_per_household']=df['population']/df['households'] # 每家有几个人
df['rooms_per_household']=df['total_rooms']/df['households'] # 每家有几个房屋
df['bedrooms_per_room']=df['total_bedrooms']/df['total_rooms']  # 每个房屋有几个卧室 
# corr_matrix=df.corr()
# corr_matrix['median_house_value'].sort_values(ascending=False)
df.drop(["population","households","total_rooms","total_bedrooms"],axis=1,inplace=True)

### =====================文本型数据：独热编码=====================
df = pd.get_dummies(df, columns=['ocean_proximity'])

### =====================连续型数据：标准化=====================
df['income_copy']=df['median_income'] # 留着后面分层抽样
con_cols=['longitude','latitude','housing_median_age','median_income',
          'population_per_household','rooms_per_household','bedrooms_per_room','median_house_value']
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
df[con_cols] = scaler.fit_transform(df[con_cols])
df

"""
    划分数据集
"""
### =====================划分数据集：分层抽样=====================
# 将median_income这个连续数据映射分级，放到新属性income_cat中
df['income_cat'] = pd.cut(df['income_copy'],
                            bins=[0, 1.5, 3.0, 4.5, 6, np.inf],
                            labels=["1", "2", "3", "4", "5"])
df["income_cat"].hist(edgecolor="black", bins=11, grid=False)

# 分层抽样------按照income_cat属性中比例分层（它最接近符合正态分布）
from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit
ss=StratifiedShuffleSplit(n_splits=1, test_size=0.2, random_state=42)
for train_idx, test_idx in ss.split(df, df['income_cat']):
    train_strat=df.loc[train_idx]
    test_strat=df.loc[test_idx]

print(f"train_len: {len(train_strat)}, test_len: {len(test_strat)}")
print("train 和 test 中 income_cat 比例: \n", train_strat["income_cat"].value_counts()/len(train_strat))

# 删除无用特征
df.drop(['latitude','longitude','median_house_value','income_copy','income_cat'],axis=1,inplace=True)
train_strat.drop(['income_cat','income_copy','latitude','longitude'],axis=1,inplace=True)
test_strat.drop(['income_cat','income_copy','latitude','longitude'],axis=1,inplace=True)

# 划分train和test
y_train=train_strat['median_house_value'].values # .values转array
x_train=train_strat.drop('median_house_value',axis=1).values
y_test=test_strat['median_house_value'].values
x_test=test_strat.drop('median_house_value',axis=1).values

缺失值处理

如下图，统计出total_bedrooms出现207个空值，而总样本数为20640个，大约占1%，因此可以考虑直接剔除，也可以替代，这里这个特征属于连续型变量，采用中位数替代。

特征探索

对数据集中的连续型特征绘制其直方图，总结出一些处理建议：

• 前两幅图为房地的经纬度，因此数值比较分散，不呈正态分布，情有可原
• total_rooms、total_bedrooms、population、households这几幅图很类似，同时考虑到其表达的含义比较相似，可以对它们考虑进行特征组合（后述）。另外，它们都呈现较偏左边的正态分布，右半部分比较空缺，可以考虑通过采样优化其分布（后述）。
• median_income比较接近理想的正态分布，在划分数据集时，可以考虑以它为基准进行分层抽样，这样也能保证total_rooms等特征分布呈较为合理的正态分布。

• 

相关性分析

各个特征与房价median_house_value的相关性分析如下图，越接近1和-1越相关，0表示没有线性关系。可以看出收入median_income与房价呈很强的正相关关系，househols、total_bedrooms、popultion这几个特征对于房价来说相关性很小，结合前面特征探索中，可以将其组合出新的特征。例如

• 对于地区家庭数目households和总房屋数目total_rooms，组合成"每个家庭的房屋数量"更具有代表性。
• 对于地区卧室总数目total_bedrooms和总房屋总数目total_rooms，显然单知道两者数目比较空泛，现实生活中更看重"房间卧室的占比"，是一个衡量房价的重要指标
• 对于地区总人口和总家庭数目，可以尝试组合成"每个家庭有多少人"，可能可以从侧面反应出房间大小，进而体现房价。
  
  组合新特征出如下图，可以看到，新组合出的特征rooms_per_households和bedrooms_per_rom比原特征对于房价的相关性要更大，显然房间卧室的占比越小，房价越贵，符合事实。
  

文本数据标签编码

对于地区举例海洋的距离ocean_proximity这个特征，虽然印象里认为"离海越近房价越高"（毕竟海景房更招人喜欢），考虑使用标签编码是不错的选择，但是这个特征值表示的仅是与海的距离分级，离海越接近不一定代表有更多客户青睐（毕竟能稍微远一点也能看到海景，还不用担心极端天气海边发生突发状况）。综合以上可能存在的不确定的主观因素，以及对于现实情况还不够太了解，我选择独热编码，让机器自行训练自行分辨。

数值型数据标准化

采用z-score标准化，对于每一列特征，均处理成（X-均值） / 方差。

划分数据集

前面特征探索流程中，观察得出收入median_income最接近合理的正态分布，并且它与房价的相关性程度最大，因此依据不同收入median_income的等级比例来进行分层抽样。首先将连续型的收入median_income依据大小映射成不同的收入等级income_cat，并统计不同等级比例，然后依据这个等级比例分层抽样划分出训练集和测试集（即不管是在训练集和测试集中，数据比例满足收入等级对应的比例）。

🧡🧡线性回归🧡🧡

闭合形式参数求解原理

主要是通过最小化残差平方和来找到最优的回归系数

• 设要求的函数为
  
• 其中X为样本，θ为参数向量
  
  
• 代价函数表示为最小化残差平方和（预测值和真实值的误差）：
  
• 对代价函数求导：
  
• 令导数为0：
  
  得到如上线性回归模型的闭合形式解，能够直接计算出最优的回归系数，然而其中(X^T*X)-1有时很难求解。

梯度下降参数求解原理

通过迭代优化，逐步调整回归系数以最小化损失函数，从而得到较优值对应的回归系数。

• 确定损失函数
  
• 计算梯度
  
• 梯度下降（负梯度方向）
  
  其中α为下降的步幅（学习率），需提前设定。
  重复计算梯度并且更新系数，直到达到预先设定的迭代次数或者损失函数收敛至某个阈值，本实验中通过设定每两次迭代中损失函数变化不超过1e-8，则认为损失函数收敛至某个阈值。

代码

### =====================指标评估函数=====================
def mean_absolute_error(y_true, y_pred):
    return np.mean(np.abs(y_pred - y_true))

def mean_squared_error(y_true, y_pred):
    return np.mean((y_pred - y_true) ** 2)

def root_mean_squared_error(y_true, y_pred):
    return np.sqrt(mean_squared_error(y_true, y_pred))

def r_squared(y_true, y_pred):
    y_mean = np.mean(y_true)
    ss_total = np.sum((y_true - y_mean) ** 2)
    ss_residual = np.sum((y_true - y_pred) ** 2)
    r2 = 1 - (ss_residual / ss_total)
    return r2

def goodness_of_fit(y_true, y_pred):
    return np.sqrt(r_squared(y_true, y_pred))


### =====================求解=====================
import time

## 闭合式求解法
def close_solve(X,Y):
    # np.linalg.inv求矩阵的逆， .T求矩阵的转置
    theta=np.linalg.inv(X.T.dot(X)).dot(X.T).dot(Y)
    return theta

start_time = time.time()  # 记录程序开始时间
print("============闭合式求解：==========")
theta=close_solve(x_train, y_train)
print(f"theta: {theta}")
y_pred=np.dot(x_test,theta)
print("MAE:", mean_absolute_error(y_test, y_pred)) #  平均绝对误差
print("MSE:", mean_squared_error(y_test, y_pred)) # 均方误差
print("RMSE:", root_mean_squared_error(y_test, y_pred)) # 均方根误差
print("R方:", r_squared(y_test, y_pred)) # R方
print("拟合优度:", goodness_of_fit(y_test, y_pred)) # 拟合优度
print(f"===运行时间===：{time.time()-start_time} 秒\n")


## 梯度下降法求解
# 定义损失函数
def loss_func(y_true, y_pred):
    return  (1/2)*mean_squared_error(y_true,y_pred) # 1/2 MSE

def gradient_descent(x_train, y_train, lr):
    n,m=x_train.shape # 样本数目
    theta=np.zeros(m)
    while True:
        # 计算误差error和损失loss
        y_pred=np.dot(x_train, theta)
        error=y_pred - y_train
        loss=loss_func(y_train, y_pred)
        # 计算梯度、更新参数
        gradient= 2 * np.dot(x_train.T, error) / n
        theta-=lr*gradient
        
        if len(loss_histroy)!=0 and abs( loss - loss_histroy[-1]) < 1e-8: #结束条件
            break
        loss_histroy.append(loss)
        
    return theta

start_time = time.time()  # 记录程序开始时间
loss_histroy=[]
print("============梯度下降法求解：============")
theta=gradient_descent(x_train, y_train, lr=0.01)
print(f"theta: {theta}")
y_pred=np.dot(x_test,theta)
print("MAE:", mean_absolute_error(y_test, y_pred)) #  平均绝对误差
print("MSE:", mean_squared_error(y_test, y_pred)) # 均方误差
print("RMSE:", root_mean_squared_error(y_test, y_pred)) # 均方根误差
print("R方:", r_squared(y_test, y_pred)) # R方
print("拟合优度:", goodness_of_fit(y_test, y_pred)) # 拟合优度
print(f"===运行时间===：{time.time()-start_time} 秒\n")
plt.plot(loss_histroy)
plt.xlabel("iter")
plt.ylabel("loss")

## print特征对应的参数
for f,t in zip(df.columns,theta):
    print(f"{f}\t{t}")

运行结果

通过闭合式求解和梯度下降法求解，并用MAE、MSE、RMSE、R方、拟合优度等来比较两种求解方式的求解效果如下

可以看见，两种方法得出的结果差别不大，总体来看，闭合式求解的误差（MAE、MSE、RMSE）相对小，拟合效果（R方、拟合优度）相对大，因此在本次实验中闭合式求解的效果整体优于梯度下降法。

另外，能明显从运行时间看出两者的计算速度差异，闭合式由于只需计算结果公式(X^T*X)-1X^T Y，而梯度下降法中需要不断迭代更新theta很多次才能得到较优解，所以一般来说闭合式会快得多；但本实验中特征维度还算不多，闭合式会比较快，如若特征维度增多，闭合式的求解效率会变得很艰难，而梯度下降法在高纬度中仍然能以很快的速度求解出较优值。

总结来说：

• 闭合式求解法在可解的情况下，一定能求解出全局最优解，但计算速度受维度影响大，当维度较大时，可能出现不可解的情况。
• 梯度下降法不一定能求解出最优解，但在高维度时计算速度仍然有可观的效果。

🧡🧡总结🧡🧡

讨论实验结果，分析各个特征与目标预测值的正负相关性

- 呈负相关性的特征：

对于population_per_household，实验结果表明平均家庭人口越少，可能意味着住房拥挤，家庭成员较多时，每个人的居住空间和私密性可能会减少，进而可能会间接降低该地区的房价，但相关性很小，只有0.03，接近0，因此可以认为这个特征实际上对于房价影响不大，改进实验时应该不再组合这个新特征。

对于ocean_proximity_INLAND，实验结果表明靠近内陆的地区房价会越低，且相关性程度达0.42，结合实际，内陆地区由于缺乏海洋景观等吸引力因素，房价则相对较低。
- 呈正相关性的特征：

相关性程度较大的主要是收入median_income，高达0.68，结合实际考虑，高收入人群通常更愿意支付更高的房价，因此高收入区域的房价往往更高。其次主要是与海洋远近的特征，结合实际考虑，靠近海湾和靠近海洋的地区往往景色优美、气候宜人，因此房价会相应较高。

剩余特征如房龄housing_median_age、卧室占比bedrooms_per_room等等，对房价的影响程度较小。