说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。
1.项目背景
M-Estimators 是稳健统计估计中的一个重要概念,它们在处理含有异常值、离群点或者影响点的数据时特别有用。在稳健线性回归(Robust Linear Regression, RLM)模型中,M-Estimators 用于替代普通最小二乘法(OLS),以减少这些极端观测值对模型参数估计的不适当影响。
RLM 中的 M-Estimator 是一种基于损失函数的方法,该损失函数对于远离均值的误差赋予较小的权重,从而使得模型对异常值更为稳健。例如,在 Huber Regression 中,Huber 函数是一种混合了平方误差和绝对误差损失的 M-Estimator,它在误差较小的情况下表现得像 OLS 回归,而在误差较大时,则转为较为平坦的形式,从而降低了异常值对参数估计的影响。
总结来说,M-Estimators 在 RLM 模型中的作用是定义了一种鲁棒性优化目标,使得回归分析能够抵抗数据集中少量异常观测值的不利影响,从而得到更稳定且反映数据总体趋势的回归参数估计。
本项目通过RLM算法来构建稳健线性回归模型。
2.数据获取
本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成),数据项统计如下:
编号 |
变量名称 |
描述 |
1 |
x1 |
|
2 |
x2 |
|
3 |
x3 |
|
4 |
x4 |
|
5 |
x5 |
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6 |
x6 |
|
7 |
x7 |
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8 |
x8 |
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9 |
x9 |
|
10 |
x10 |
|
11 |
y |
因变量 |
数据详情如下(部分展示):
3.数据预处理
3.1 用Pandas工具查看数据
使用Pandas工具的head()方法查看前五行数据:
关键代码:
3.2 数据缺失查看
使用Pandas工具的info()方法查看数据信息:
从上图可以看到,总共有11个变量,数据中无缺失值,共2000条数据。
关键代码:
3.3 数据描述性统计
通过Pandas工具的describe()方法来查看数据的平均值、标准差、最小值、分位数、最大值。
关键代码如下:
4.探索性数据分析
4.1 y变量直方图
用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图:
从上图可以看到,y变量主要集中在-400~400之间。
4.2 相关性分析
从上图中可以看到,数值越大相关性越强,正值是正相关、负值是负相关。
5.特征工程
5.1 建立特征数据和标签数据
关键代码如下:
5.2 数据集拆分
通过train_test_split()方法按照80%训练集、20%测试集进行划分,关键代码如下:
6.构建稳健线性回归模型
主要使用RLM回归算法,用于目标回归。
6.1 构建模型
编号 |
模型名称 |
参数 |
1 |
RLM回归模型 |
M=sm.robust.norms.HuberT() |
6.2 模型摘要信息
7.模型评估
7.1 评估指标及结果
评估指标主要包括可解释方差值、平均绝对误差、均方误差、R方值等等。
模型名称 |
指标名称 |
指标值 |
测试集 | ||
RLM回归模型 |
R方 |
1.0 |
均方误差 |
0.1887 |
|
可解释方差值 |
1.0 |
|
平均绝对误差 |
0.3505 |
从上表可以看出,R方为1.0,说明模型效果较好。
关键代码如下:
7.2 真实值与预测值对比图
从上图可以看出真实值和预测值波动基本一致。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-812861.html
8.结论与展望
综上所述,本文采用了RLM算法来构建回归模型,最终证明了我们提出的模型效果良好。此模型可用于日常产品的预测。 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-812861.html
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# 项目说明:
# 获取方式一:
# 项目实战合集导航:
https://docs.qq.com/sheet/DTVd0Y2NNQUlWcmd6?tab=BB08J2
# 获取方式二:
链接:https://pan.baidu.com/s/17Q0d6Zov4TaciQafRRnGsQ
提取码:7cq9
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