Tensorflow|Tensorflow 实现线性回归模型的示例代码 Tensorflow实现线性回归模型的示

1.线性与非线性回归
案例讲解

1.数据集
2.读取训练数据Income.csv并可视化展示
3.利用Tensorflow搭建和训练神经网络模型【线性回归模型的建立】
4. 模型预测

1.线性与非线性回归线性回归 Linear Regression：两个变量之间的关系是一次函数关系的——图像是直线，叫做线性。线性是指广义的线性，也就是数据与数据之间的关系,如图x1。
非线性回归：两个变量之间的关系不是一次函数关系的——图像不是直线，叫做非线性，如图x2。

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一元线性回归:只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。函数表达: y=bx+a。
多元线性回归：包括两个或两个以上相互独立的自变量(x1,x2,x3...)，且因变量(y)和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。函数表达:

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线性回归在深度学习中的应用: 在深度学习中，我们就是要根据已知数据点(自变量)和因变量(y)去训练模型得到未知参数a和b、和的具体值,从而得到预测模型，在这里()相当于深度学习中目标对象的特征，(y)相当于具体的目标对象。得到预测模型之后再对未知的自变量x进行预测,得到预测的y。
线性回归问题与分类问题：与回归相对的是分类问题(classification)，分类问题预测输出的y值是有限的，预测值y只能是有限集合内的一个。而当要预测值y输出集合是无限且连续，我们称之为回归。比如，天气预报预测明天是否下雨，是一个二分类问题；预测明天的降雨量多少，就是一个回归问题。

案例讲解 【Tensorflow|Tensorflow 实现线性回归模型的示例代码】了解基础概念之后，使用Tensorflow实现一个简单的一元线性回归问题, 调查学历和收入之间的线性关系,如下所示:

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求解未知参数a和b的方法：

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1.数据集
模型训练的数据存储在一个.csv文件里，Education代表学历【自变量x】，Income代表收入【因变量y】。
目标:我们要利用已知的Education和income数据值，求解未知参数a和b的值,得到Education和Income之间的线性关系。

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2.读取训练数据Income.csv并可视化展示

import tensorflow as tfimport numpy as np# 1.查看tensorflow版本print("Tensorflow Version{}".format(tf.__version__)) # 2.pandas读取包含线性关系的.csv文件import pandas as pddata = https://www.it610.com/article/pd.read_csv('D:\Project\TesorFlow\datasets\Income.csv')print(data) # 3.绘制线性回归关系-散点图import matplotlib.pyplot as pltplt.scatter(data.Education,data.Income)plt.show()

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3.利用Tensorflow搭建和训练神经网络模型【线性回归模型的建立】

# 4.顺序模型squential的建立# 顺序模型是指网络是一层一层搭建的，前面一层的输出是后一层的输入。model = tf.keras.Sequential()model.add(tf.keras.layers.Dense(1,input_shape=(1,)))# dense(输出数据的维度，输入数据的维度) # 5.查看模型的结构model.summary() # 6.编译模型 - 配置的过程, 优化算法方式（梯度下降）、损失函数# Adam优化器的学习速率默认为0.01model.compile(optimizer='adam',loss = 'mse') # 7.训练模型,记录模型的训练过程 history# 训练过程是loss函数值降低的过程:# 即不断逼近最优的a和b参数值的过程# 这个过程要训练很多次epoch,epoch是指对所有训练数据训练的次数history = model.fit(x,y,epochs=100)

model.summary(): 查看我们创建的神经网络模型,这里我们只添加了一层全连接层。

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训练过程:这里只训练100个epoch.

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4. 模型预测

# 8.已知数据预测model.predict(x)print(model.predict(x)) # 9.随机数据预测: # """# 注意：pandas数据结构是数据框DataFrame和序列 Series# 序列（Series）是二维表格中的一列或者一行。实际上，当访问DataFrame的一行时，pandas自动把该行转换为序列；当访问DataFrame的一列时，Pandas也自动把该列转换为序列。# 序列是由一组数据（各种NumPy数据类型），以及一组与之相关的数据标签（索引）组成，序列不要求数据类型是相同的,序列可以看作是一维数组(一行或一列)# 序列的表现形式为：索引在左边，值在右边。由于没有显式为Series指定索引，pandas会自动创建一个从0到N-1的整数型索引。# """# test_predict = model.predict(pd.Series([20]))# 所以这里输入时需要将其转换为Series结构test_predict = model.predict(pd.Series([10,20]))# 预测的数据为10和20print(test_predict)print(pd.DataFrame([(10,20,30)]))

已知结果的数据预测的结果: 查看我们创建的神经网络模型,这里我们只添加了一层全连接层。

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未知结果的数据预测的结果: 可以看到预测结果很差，说明我们的神经网络模型并没有训练好,求解得到的未知参数的a和b的值很差。

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解决办法:: 加深神经网络模型的参数,训练更多的次数epoch或者添加实验数据。
sklearn库有写好了的线性回归函数，from sklearn.linear_model import LinearRegression直接导入即可。
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