pytorch 模拟关系拟合——回归实例_python

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残差大小和拟合效果之间没有关系。但是,一组数据的残差平方和越小,其拟合效果越好。为了明确解释变量和随机误差各产生的效应是多少,统计学上把数据点与它在回归直线上相应位置的差异称为残差,把每个残差平方之后加起来 称为残差平方和,它表示随机误差的效应。残差平方和是在线性模型中衡量模型拟合程度的一个量,用连续曲线近似地刻画或比拟平面上离散点组,以表示坐标之间函数关系的一种数据处理方法。用解析表达式逼近离散数据的一种方法。在科学实验或社会活动中,通过实验或观测得到变量x与y的一组数据对(x?,y?)(e=1,2,…?),其中各x?是彼此不同的。用一类与数据的背景材料规律相适应的解析表达式,y=f(x,c)来反映变量x与y之间的依赖关系,即在一定意义下“最佳”地逼近或拟合已知数据。f(x,c)常称作拟合模型,式中c=(c?,c?,…c?)是一些待定参数。扩展资料:残差平方和的性质:1、只有常数项没有其他解释变量的回归方程的RSS和TSS相等,其决定系数为0。2、增加解释变量必然导致RSS减小。因此,如果想降低RSS,只要在回归方程中尽可能地加入解释变量就能达到目的。3、包含常数项全部解释变量的个数K等于样本数n时,RSS为0,决定系数为1。在一些场合t检验不仅可以进行双侧检验,也可以进行单侧检验。而F检验没有单侧和双侧的区别。当进行双侧检验的时候两种检验的P值相同。参考资料来源:百度百科-残差平方和参考资料来源:百度百科-残差参考资料来源:百度百科-拟合www.zgxue.com防采集请勿采集本网。

本次用 pytroch 来实现一个简单的回归分析,也借此机会来熟悉 pytorch 的一些基本操作。

1、首先双击桌面上的excel图标打开excel。2、在excel中输入做曲线拟合的数据。3、选中zhidao所有输入的数据。4、点击上边栏中的插入。5、选择回插入弹出框中的图表选项。6、当弹出图表向导弹出框

1. 建立数据集

过拟合:为了得到一致假设而使假来设变得过度复杂称为过拟合。想像某种学习算法产生了一个过拟合的分类器,这源个分类器能够百分之百的正确分类样本数据(即百再拿样本中的文档来给它,它绝对

import torchfrom torch.autograd import Variableimport matplotlib.pyplot as plt# torch.linspace(-1,1,100)表示返回一个一维张量,包含在区间 -1到1 上均匀间隔的100个点;# torch.unsqueeze(input,dim=1)表示转换维度x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100), dim=1)# 生成的y值为x的平方加上随机数 y = x.pow(2) + 0.2*torch.rand(x.size()) # 用 Variable 来修饰这些数据 tensorx, y = torch.autograd.Variable(x), Variable(y)# 画图plt.scatter(x.data.numpy(), y.data.numpy())plt.show()

衡量回归方程拟合优良性的一种指标是复相关系数,用R表示,R|≤1,R的绝对值越大,越接近1说明拟合得越好。复相关系数R的平方R2叫做决定系数。

2. 构建神经网络

1、首先,origin在数百据拟合方面提供了非常大的功能,一般我们用的最多的几项包括:线性拟合、多项式拟合、以及非度线性拟合等等,可能有些科研工作者根据具体需要还会用到自定义拟合。导入两问

import torchimport torch.nn.functional as F # 激励函数都在这class Net(torch.nn.Module): # 继承 torch 的 Module def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output): super(Net, self).__init__() # 继承 __init__ 功能 # 定义每层用什么样的形式 self.hidden = torch.nn.Linear(n_feature, n_hidden) # 隐藏层线性输出 self.predict = torch.nn.Linear(n_hidden, n_output) # 输出层线性输出 def forward(self, x): # 这同时也是 Module 中的 forward 功能 # 正向传播输入值, 神经网络分析出输出值 x = F.relu(self.hidden(x)) # 激励函数(隐藏层的线性值) x = self.predict(x) # 输出值 return xnet = Net(n_feature=1, n_hidden=10, n_output=1)print(net) # net 的结构"""Net ( (hidden): Linear (1 -> 10) (predict): Linear (10 -> 1))"""

torch是怀孕前一般做的一项检查 感染了这些病毒或者寄生虫会引起胎儿畸形 或流产 早产 检查结果都是阴性 那就说明你没有感染过 也没有正在感染 所以是好的结果 可以放心了

3. 实时绘图查看回归效果

import matplotlib.pyplot as pltplt.ion() #打开交互绘图模式(便于实时显示图像变化)plt.show() optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.1) # 定义优化器和学习率loss_func = torch.nn.MSELoss() #定义损失函数for t in range(200): prediction = net(x) loss = loss_func(prediction, y) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if t%5 == 0: plt.cla() plt.scatter(x.data.numpy(), y.data.numpy()) # 画散点图 plt.plot(x.data.numpy(), prediction.data.numpy(), 'r-', lw=5) # 画拟合曲线 plt.text(0.5, 0, 'Loss=%.4f' % loss.data[0], fontdict={'size':20,'color':'red'}) # 显示损失数值 plt.pause(0.1)# 如果在脚本中使用ion()命令开启了交互模式,没有使用ioff()关闭的话,则图像会一闪而过,并不会常留。要想防止这种情况,需要在plt.show()之前加上ioff()命令。plt.ioff() plt.show()

运行终态效果图如下:

以上这篇pytorch 模拟关系拟合——回归实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持真格学网。

拟合与插值的区别:1、在含义上不同:插值是指函数在多个离散点上的函数值或导数信息。通过求解函数中待定形式和待定系数的插值函数,该函数满足给定离散点的约束。插值是离散函数逼近的重要方法,利用它可通过函数在有限个点处的取值状况,估算出函数在其他点处的近似值。拟合是指将平面上的一系列点与光滑曲线连接起来。因为这个曲线有无数的可能性,所以有多种拟合方法。拟合曲线一般可以用函数来表示。根据不同的功能,有不同的拟合名称。常用的拟合方法有如最小二乘曲线拟合法等,在MATLAB中也可以用polyfit 来拟合多项式。2、在图像上是不同:图像中的插值必须通过数据,图像中的拟合必须得到最接近的结果,这取决于整体效果。MATLAB做曲线拟合可以通过内建函数或者曲线拟合工具箱(Curve Fitting Toolbox)。这个工具箱集成了用MATLAB建立的图形用户界面(GUIs)和M文件函数。利用这个工具箱可以进行参数拟合(当想找出回归系数以及他们背后的物理意义的时候就可以采用参数拟合),或者通过采用平滑样条或者其他各种插值方法进行非参数拟合(当回归系数不具有物理意义并且不在意他们的时候,就采用非参数拟合方法)。利用这个界面,可以快速地在简单易用的环境中实现许多基本的曲线拟合。3、在几何意义上不同:拟合就e799bee5baa6e58685e5aeb931333366303765是寻找一个具有已知形状和未知参数的连续曲面来最大程度地逼近这些点,而插值就是找到一个连续的曲面(或几个分段光滑曲面)通过这些点。参考资料:百度百科-拟合百度百科-插值内容来自www.zgxue.com请勿采集。


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