深入探讨回归（Regression）及其在PyCaret中的应用实例

深入探讨回归（Regression）及其在PyCaret中的应用实例

在机器进修与数据分析的领域，回归（Regression） 是一种重要的分析工具，用于探索和建立自变量与因变量之间的关系。相比于分类模型，回归模型更关注数值型结局的预测，因此在经济学、医学、工程学等诸多领域广泛应用。这篇文章小编将深入探讨回归模型的基本概念，并具体介绍怎样使用PyCaret这一机器进修库进行回归分析。

何是回归（Regression）

回归是统计学中的一种技巧，旨在通过数据拟合来预测因变量的值。它通常包括一个或多个自变量（自变量也称为预测变量），通过研究这些变量与因变量之间的关系，我们能够了解并预测数据动向。

回归分析的核心在于分析自变量与因变量之间的关系，这些关系可以是线性的，亦可以是非线性的。回归模型的目标是拟合一个适当的函数，以便在面对未知数据时进行准确预测。

常见的回归类型

1. 简单线性回归：只有一个自变量的情况，用线性函数表示。
2. 多元线性回归：用多个自变量来预测因变量，仍然使用线性函数。
3. 逻辑回归：虽然名字中有回归，但实际上用于二分类的难题。
4. 岭回归和Lasso回归：这些是线性回归的扩展，适用于特征选择和防止过拟合。
5. 非线性回归：用于描述自变量与因变量之间非线性关系的模型。

PyCaret中的回归（Regression）模块

PyCaret一个开放源代码的Python机器进修库，旨在简化机器进修职业流。它的回归模块使得用户可以快速构建和部署回归模型。接下来，我们将通过一个示例来展示怎样使用PyCaret进行回归分析。

示例：使用PyCaret进行回归分析

1. 加载数据

在开始之前，我们需要准备一个数据集。这可以是CSV、Excel文件，或是其他格式。下面内容示例将使用一个常见的钻石数据集。

`python
from pycaret.datasets import get_data
import pandas as pd

加载数据集
dataset = pd.read_csv(&8216;/home/diamonds.csv&8217;)
`

2. 数据集划分

在进行建模之前，我们需要将数据集划分为训练集和测试集，以便在训练模型之后进行验证。

`python
data = dataset.sample(frac=0.9, random_state=123)
data_unseen = dataset.drop(data.index)

重新设置索引
data.reset_index(drop=True, inplace=True)
data_unseen.reset_index(drop=True, inplace=True)

print(&8216;用于建模的数据:&8217;, data.shape)
print(&8216;用于预测的未见数据:&8217;, data_unseen.shape)
`

3. 创建机器进修实验

在PyCaret中，“实验”是整个机器进修职业流的核心，包括数据预处理、模型创建、评估和优化等经过。

`python
from pycaret.regression import *

categoricals = [&8216;cut&8217;, &8216;color&8217;, &8216;clarity&8217;]
numericals = [&8216;carat&8217;, &8216;depth&8217;, &8216;table&8217;, &8216;x&8217;, &8216;y&8217;, &8216;z&8217;]
ignore = []
target = price

exp1 = RegressionExperiment()
exp1.setup(data, ignore_features=ignore, target=target, session_id=42, train_size=0.7,
categorical_features=categoricals, numeric_features=numericals)
`

在此步骤中，我们指定了自变量与因变量，设置了训练数据比例和随机种子，以确保结局的可重复性。

4. 比较模型

接下来，我们可以使用PyCaret的`compare_models`函数来评估多种回归模型的表现，找出性能最好的模型。

`python
top3_exp1 = exp1.compare_models(n_select=3)
`

这一步骤会返回三个表现最佳的模型，方便后续的评估与选择。

5. 评估模型

借助于PyCaret，我们可以交互式地评估模型，查看各种评估指标。

`python
exp1.evaluate_model(top3_exp1[0])
`

在这里，评估指标包括残差分析、特征重要性等，帮助我们领悟模型的表现与特征间的关系。

6. 模型集成

通过集成多个模型，可以进一步提升预测性能。PyCaret提供了`ensemble_model`和`stack_models`等函数用于创建集成模型。

`python
ensemble_model = exp1.ensemble_model(top3_exp1[0])
`

这通过技巧如装袋（Bagging）或提升（Boosting）增加模型的鲁棒性。

7. 模型最终化

一旦选定了最佳模型，可以使用整个数据集进行最终训练，以期获得更强的预测能力。

`python
final_model = exp1.finalize_model(top3_exp1[0])
`

8. 模型预测

模型训练完成后，就可以用未见过的数据进行预测。

`python
unseen_predictions = exp1.predict_model(final_model, data=data_unseen)
print(unseen_predictions.tail())
`

9. 保存与加载模型

为了方便未来使用，可以将模型保存在本地。

`python
exp1.save_model(final_model, &8216;my_pycaret_regression&8217;)
`

通过`load_model`函数，我们可以方便地加载之前保存的模型。

拓展资料

通过上述步骤，我们成功地在PyCaret上实现了回归分析。回归是统计学与机器进修分析中不可或缺的一部分，而PyCaret则极大地简化了这一经过。无论是数据预处理、模型比较、集成，还是模型的最终训练与保存，PyCaret都提供了简单易用的接口。

在未来的职业中，我们可以继续探索回归的更多应用场景，以及怎样在PyCaret中利用其他模块（如分类、聚类等）进行数据分析。

使用PyCaret，不仅能够高效地完成回归任务，还可以在机器进修的各个方面提升职业效率。这使得PyCaret成为数据科学家和机器进修工程师在建立模型时的一个得力助手。