监督学习——多变量线性回归实例：GAD7焦虑症程度预测（python sklearn实现+spss modeler实现）

数据准备：

项目目的：熟悉数据分析项目流程，完成焦虑症数据GAD7数据分析
项目材料：数据表GAD7.xlsx、数据说明GAD7.json

我们选取两个特征变量：受教育程度及年薪。目标变量：焦虑症程度。
受教育程度可选选项0-6依次为小学，中学，高中，大学专科，大学本科，硕士研究生，博士研究生。
年薪可选选项0-5依次为0-4万，5-10万，11-20万，21-40万，41-80万，超过80万。
焦虑症程度0-21逐渐增强。

部分数据集：（总22203条数据）

一、sklearn实现

1.导入包

#导入包
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt

2.导入数据

#变量初始化
X=[]
Y=[]
#导入数据
def get_data(file_name):datafile = u'C:\\Users\\HP\\Desktop\\GAD7a.xlsx'#文件所在位置，u为防止路径中有中文名称，此处没有，可以省略data = pd.read_excel(datafile,header=0)data=np.array(data)#数组切片对变量进行赋值Y=data[:,2:]X=data[:,0:data.shape[1]-1]print(X.shape)#打印X的维度return X,Y
X,Y=get_data('GAD7a.xlsx')

X的维度:

3.作图展示

#作图展示
ax = plt.figure().add_subplot(111, projection = "3d")
ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1],Y, c = "b", marker = 'o', s = 10)
ax.set_xlabel("education")
ax.set_ylabel("income")
plt.show()

由图形展示散点的密集程度来看，教育程度在2.3.4阶段，年薪在0.1阶段的人群患有焦虑症频率较高。

4.建模与训练

# 建立模型
model = LinearRegression()
# 开始训练
model.fit(X,Y)

5.结果展示

# 斜率
print("coefficients: ", model.coef_)
w1 = model.coef_[:,0]
w2 = model.coef_[:,1]# 截距
print("intercept: ", model.intercept_)
b = model.intercept_# 测试
X = [[5, 5]]
predict = model.predict(X)
print("predict: ", predict)

由上述的最佳拟合线的截距和回归系数可以算出其线性回归线方程：y = 6.63 + (-0.03)×受教育程度 + (-0.2)×年薪。由此可知，对于给定了年薪，如果受教育程度增加一个点，对应焦虑症程度将减少0.03个点。对于给定了教育程度，如果年薪增加一个点，对应焦虑症程度将减少0.2个点。
接下来对数据集进行预测与模型测评。同样使用predict与score函数来获取所需要的预测值与得分。

6.回归结果作图

Y=np.mat(Y)#数组转化为矩阵
X=np.mat(X)#数组转化为矩阵
ax = plt.figure().add_subplot(111, projection = "3d")
ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], Y, c = "b", marker = 'o', s = 10)
x0 = X[:, 0]
x1 = X[:, 1]
x0, x1 = np.meshgrid(x0, x1)
b = model.intercept_
z = b + w1 * x0 + w2 * x1
ax.plot_surface(x0, x1, z, color = "r")ax.set_xlabel("education")
ax.set_ylabel("income")
ax.set_zlabel("risk")
plt.show()

7.回归检验

score = model.score(X,Y)
print(score)
#对线性回归进行预测
Y_pred = model.predict(X)
print(Y_pred)
plt.plot(range(len(Y_pred)),Y_pred,'b',label="predict")
#显示图像
plt.show()

8.模型优化
数据归一化处理：当特征数据的范围相差比较大时，我们可以把数据进行归一化处理，即在创建模型时增加normalize=True参数：mdoel=LinearRegression(normalize=True
当然，数据归一化处理只会加快算法收敛速度，优化算法训练的效率，无法提升算法的准确性。
优化模型准确性：当数据针对训练样本的评分较低，即数据对训练数据的拟合成本比较高，这是个典型的欠拟合现象，方法一是挖掘更多输入特征，方法二是增加多项式特征。我们通过增加多项式特征，其实就是增加模型的复杂度。

#创建多项式模型的函数
def polynomial_model(degree=1):polynomial_feature=PolynomialFeatures(degree=degree,include_bias=False)linear_regression=LinearRegression(normalize=True)pipeline=Pipeline([("polynomial_feature",polynomial_feature),("linear_regression",linear_regression)])return pipeline
#使用二阶多项式来拟合数据
model=polynomial_model(degree=2)

9.总结
由于第一次使用python进行多元线性回归的代码实现，过程中出现了很多bug，使用sklearn库可以直接调用许多算法，十分方便，但重点还是要理解算法的数学内涵，具体参考笔记监督学习——多变量线性回归（梯度下降算法），从得分情况来看，第一个模型的拟合效果一般，明显需要优化模型的准确性。模型优化的更多方法后续会再写一篇。
总结一下代码过程中遇到的bug。
1.ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [22203, 1]
出现这种错误是因为在训练的过程中，X和Y的长度必须一致。
可以采用如下代码来检查维度

print(X.shape)
print(y.shape)

2.ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype(‘float32’)
起初数据集中含有缺失值没有处理
3.list indices must be integers or slices, not tuple
数据集没有转化为矩阵！

总代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
X=[]
Y=[]
#导入数据
def get_data(file_name):datafile = u'C:\\Users\\HP\\Desktop\\GAD7a.xlsx'#文件所在位置，u为防止路径中有中文名称，此处没有，可以省略data = pd.read_excel(datafile,header=0)data=np.array(data)#数组切片对变量进行赋值Y=data[:,2:]X=data[:,0:data.shape[1]-1]print(X.shape)#打印X的维度return X,Y
X,Y=get_data('GAD7a.xlsx')
#作图展示
ax = plt.figure().add_subplot(111, projection = "3d")
ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1],Y, c = "b", marker = 'o', s = 10)
ax.set_xlabel("education")
ax.set_ylabel("income")
plt.show()
# 建立模型
model = LinearRegression()
# 开始训练
model.fit(X,Y)
# 斜率
print("coefficients: ", model.coef_)
w1 = model.coef_[:,0]
w2 = model.coef_[:,1]# 截距
print("intercept: ", model.intercept_)
b = model.intercept_# 测试
X = [[5, 5]]
predict = model.predict(X)
print("predict: ", predict)
Y=np.mat(Y)#数组转化为矩阵
X=np.mat(X)#数组转化为矩阵
ax = plt.figure().add_subplot(111, projection = "3d")
ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], Y, c = "b", marker = 'o', s = 10)
x0 = X[:, 0]
x1 = X[:, 1]
x0, x1 = np.meshgrid(x0, x1)
b = model.intercept_
z = b + w1 * x0 + w2 * x1
ax.plot_surface(x0, x1, z, color = "r")ax.set_xlabel("education")
ax.set_ylabel("income")
ax.set_zlabel("risk")
plt.show()

参考资料：https://blog.csdn.net/will_zhan/article/details/83096318

二、spss实现

未完待续