7.機器學習之線性回歸演算法-有解無憂

什么是線性回歸(Linear Regression)

我們在初中可能就接觸過，y=ax，x為自變數，y為因變數，a為系數也是斜率，如果我們知道了a系數，那么給我一個x，我就能得到一個y，由此可以很好地為未知的x值預測相應的y值，在只有一個變數的情況下，線性回歸可以用方程：y = ax+b 表示；多元線性回歸方程可以表示為：y = a0 + a1*x1 + a2*x2 + a3*x3 + ...... +an*xn，

機器學習的實質說白了就是通過資料之間的關系找出某種映射 $f : X \to y$ 回歸模型就是表示從輸入變數到輸出變數之間映射的函式，回歸問題的學習等價于函式擬合：選擇一條函式曲線使其很好地擬合已知資料且很好地預測未知資料，

線性回歸的表示是一個方程，它描述了一條線，通過尋找輸入變數系數(B)的特定權重，擬合輸入變數(x)和輸出變數(y)之間的關系，

例如：y=B0+B1?x，我們將在給定輸入x的情況下預測y，線性回歸學習演算法的目標是找到系數B0和B1的值，可以使用不同的技術從資料中學習線性回歸模型，如普通最小二乘的線性代數解和梯度下降優化，

線性回歸的模型函式

回歸分析中，只包括一個自變數和一個因變數，且二者的關系可用一條直線近似表示，這種回歸分析稱為一元線性回歸分析，如果回歸分析中包括兩個或兩個以上的自變數，且因變數和自變數之間是線性關系，則稱為多元線性回歸分析，多元線性回歸模型如下（n=1，表示的是一元一次方程）：

默認x0總是等于1，運算式也可以寫成：

進一步用矩陣形式表達更加簡潔如下：

再簡化得：

其中，，，

線性回歸的損失函式

得到了模型，我們要根據已知資料集，在假設空間中，選出最合適的線性回歸模型，這時，就要引出損失函式，即找出使損失函式最小的向量θ，線性回歸的目的就是求解出合適的θ，損失函式（有時也被成為代價函式）：是用來估量你模型的預測值 f(x)與真實值 Y的不一致程度，損失函式越小，模型的效果就越好，線性回歸中，損失函式用均方誤差表示，因此損失函式就是我們尋找最佳模型的一種依據，在線性回歸這里，對應的就是找出最符合資料的權重引數 θ→,即[θ0,θ1,...,θn]T，一般線性回歸我們用均方誤差（MSN）作為損失函式，損失函式的代數法表示如下：

我們并不關系損失函式的最小值是多少，而僅僅關心損失函式最小時的模型引數的值即可，也可寫成如下所示(公式里的1/2對損失函式沒有影響，只是為了能抵消求導后的乘數2)：

進一步用矩陣形式表達損失函式：

由于矩陣法表達比較的簡潔，后面我們將統一采用矩陣方式表達模型函式和損失函式，

線性回歸中，損失函式用均方誤差表示的證明程序，可以看博客 https://zhuanlan.zhihu.com/p/48205156 的 "線性回歸的損失函式" 部分介紹，

線性回歸的演算法

現在，我們的目標就成了求解向量θ使得J(θ)最小，我們常用的有兩種方法來求損失函式最小化時候的 $θ$ $θ$ 梯度下降法，是搜索演算法，先給 θ 賦個初值，然后再根據使 J(θ) 更小的原則對 θ 進行修改，直到最小 θ 收斂，J(θ) 達到最小，也就是不斷嘗試；另外一種是正規方程法，要使 J(θ) 最小，就對 θ 求導，使導數等于 0，求得 θ，

如果采用梯度下降法，則 $θ$

$θ$

通過若干次迭代后，我們可以得到最終的 $θ$

如果采用最小二乘法，則 $θ$

梯度下降法的演算法可以有代數法和矩陣法（也稱向量法）兩種表示，同樣最小二乘法也有矩陣法和代數法兩種表示，詳細證明程序可以參考下面兩篇博客內容：https://www.cnblogs.com/pinard/p/5976811.html

https://www.cnblogs.com/pinard/p/5970503.html

最小二乘法 vs 梯度下降法：

通過上面推導，我們不難看出，二者都對損失函式的回歸系數進行了求偏導，并且所得到的推導結果是相同的，那么究竟哪里不同呢？如果仔細觀察，可以觀察到：最小二乘法通過使推導結果等于0，從而直接求得極值，而梯度下降則是將推導結果帶入迭代公式中，一步一步地得到最終結果，簡單地說，最小二乘法是一步到位的，而梯度下降是一步步進行的，因而通過以上的異同點，總結如下：

最小二乘法：

得到的是全域最優解，因為一步到位，直接求極值，因而步驟簡單
線性回歸的模型假設，這是最小二乘方法的優越性前提，否則不能推出最小二乘是最佳（即方差最小）的無偏估計
相比梯度下降，當n不是很大時，最小得到結果更快一些，一般線性回歸問題更偏向運用最小二乘法，但是梯度下降法在機器學習中適用范圍更大

梯度下降法：

得到的是區域最優解，因為是一步步迭代的，而非直接求得極值
既可以用于線性模型，也可以用于非線性模型，沒有特殊的限制和假設條件
梯度下降演算法有時需要我們對特征值進行適當的縮放，提高求解效率，需要進行資料歸一化處理
梯度下降演算法需要我們自己選擇適當的學習率α ，且需要多次的迭代運算
當n很大時，這時矩陣運算的代價就變的很大，最小二乘求解也會變的很慢，所以梯度下降更適合特征變數很多的情況，一般n小于10000時，選擇正規方程是沒問題的

線性回歸的正則化

為了解決過擬合問題，在損失函式中引入了正則化，我們常用的正則化一般是L1正則化和L2正則化，而線性回歸因為引入的正則化項不同，從而出現了Ridge回歸、Lasso回歸以及ElasticNet回歸，

L1正則化Lasso回歸：

線性回歸的L1正則化通常稱為Lasso回歸，它和一般線性回歸的區別是在損失函式上增加了一個L1正則化的項，L1正則化的項有一個常數系數 $α$

其中 $n$ Lasso回歸可以使得一些特征的系數變小，甚至還是一些絕對值較小的系數直接變為0，增強模型的泛化能力，關于求解，因為 $L_{1}$ Lasso回歸的求解辦法一般有坐標軸下降法（coordinate descent）和最小角回歸法（ Least Angle Regression），

L2正則化Ridge回歸：

L2正則化通常稱為Ridge回歸，它和一般線性回歸的區別是在損失函式上增加了一個L2正則化的項，和Lasso回歸的區別是Ridge回歸的正則化項是L2范數，而Lasso回歸的正則化項是L1范數，具體Ridge回歸的損失函式運算式如下：

J (θ) = \frac{1}{2} (X θ - Y)^{T} (X θ - Y) + \frac{1}{2} α | θ |_{2}^{2}

其中 $α$ Ridge回歸在不拋棄任何一個特征的情況下，縮小了回歸系數，使得模型相對而言比較的穩定，但和Lasso回歸比，這會使得模型的特征留的特別多，模型解釋性差，Ridge回歸的求解比較簡單，一般用最小二乘法，這里給出用最小二乘法的矩陣推導形式，和普通線性回歸類似，

正則化之后的損失函式求解程序推薦參考博客：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6018889.html

正則化求解之后的理解：

嶺回歸就是給模型引數加一個懲罰項，限制引數的大小，通過引入該懲罰項，可以減少不重要的引數，這個技術在統計學中也叫做縮減（shrinkage），（嶺回歸解決資料的輸入變數數目比樣本點還多的問題），嶺回歸的本質是給引數增加了一個限制條件，即懲罰項，嶺回歸相當于增加了如下的約束：

$\sum_{j=1}^{n}\theta_j^2 \leq \lambda$

上式限定了所有回歸系數的平方和不能大于 $\lambda$ ，所以在嶺回歸中，有時稱為“L2回歸”，懲罰因子是變數系數的平方值之和，懲罰因子縮小了自變數的系數，但從來沒有完全消除它們，這意味著通過嶺回歸，您的模型中的噪聲將始終被您的模型考慮在內，與嶺回歸類似，另一個縮減方法lasso也對回歸系數做了限定，對應的約束條件如下：

當 $\lambda$ 足夠小時，一些系數會因此縮減到0，這個特性幫助我們更好的理解資料，但是這個變化卻導致計算復雜度大大提升，因為求解這個約束條件下的回歸系數，需要使用二次規劃演算法，Lasso模型可以用來估計“稀疏引數”，在某些情況下Lasso非常有用，由于它的懲罰條件比較嚴格，所以傾向于選擇引數值較少的解，從而有效地減少了給定解所依賴的引數的數量，簡單說，如果你想要的最優解包含的引數數量越少越好，那么使用Lasso是個很好的選擇，例如當你想從噪聲和信號的疊加中得到信號時，

在LASSO正則化中，只需懲罰高系數特征，而不是懲罰資料中的每個特征，此外，LASSO能夠將系數一直縮小到零，這基本上會從資料集中洗掉這些特征，因為它們的“權重”現在為零（即它們實際上是乘以零），通過LASSO回歸，模型有可能消除大部分噪聲在資料集中，這在某些情況下非常有用！

ElasticNet回歸：
ElasticNet回歸是對Lasso回歸和嶺回歸的一個綜合，它的懲罰項是L1范數和L2范數的一個權衡，損失函式為：

其中，α和ρ均為超引數，α≥0，1≥ρ≥0，而ρ影響的是性能下降的速度，因為這個引數控制著兩個正則化項之間的比例，

不同正則化之間的比較：

Lasso回歸（縮減系數）：可以使得一些特征系數變小，甚至一些絕對值較小的系數直接變為零，從而增強模型的泛化能力，因此很適合與引數數目縮減與引數的選擇，作為用來估計稀疏引數的線性模型，當進行模型選擇的時候，如果特征特別多，需要進行壓縮時，就可以選擇Lasso回歸，
Ridge回歸（平滑系數）：是在不拋棄任何一個特征的情況下，限制（縮小）了回歸系數，使得模型相對而言比較復雜，和Lasso回歸相比，這會使得模型保留的特別多，導致解釋性差，
ElasticNet回歸：則是對上面兩個進行了權衡，實際上，L1L1正則項可以得到稀疏的θ? θ→,L2L2正則項則可以得到比較小的θ? θ→，ElasticNet回歸就是將這兩個結合著用，

線性回歸的推廣：多項式線性回歸

我們遇到的資料不一定都是線性的形式，如果是的模型，那線性回歸很難擬合這個函式，這時候就需要用到多項式回歸了，回到我們開始的線性模型，, 如果這里不僅僅是x的一次方，而是二次方，那么模型就變成了多項式回歸，這里寫一個只有兩個特征的2次多項式回歸的模型：我們令，,這樣我們就得到了下式：，可以發現，我們又重新回到了線性回歸，這是一個五元線性回歸，可以用線性回歸的方法來完成演算法，對于每個二元樣本特征我們得到一個五元樣本特征，通過這個改進的五元樣本特征，我們重新把不是線性回歸的函式變回線性回歸，但是達到了非線性擬合的效果，