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分位数回归是简单的回归#xff0c;就像普通的最小二乘法一样#xff0c;但不是最小化平方误差的总和…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
分位数回归是简单的回归就像普通的最小二乘法一样但不是最小化平方误差的总和而是最小化从所选分位数切点产生的绝对误差之和。
本项目通过quantreg回归算法来构建分位数回归模型。
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 6 x6 7 x7 8 x8 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.构建分位数回归模型
主要使用分位数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 分位数回归模型 q0.5 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 分位数回归模型 R方 1.0 均方误差 0.3202 可解释方差值 1.0 平均绝对误差 0.4571
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。
8.结论与展望
综上所述本文采用了分位数回归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。
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