基于最小二乘法的线性回归拟合
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线性回归，其实生活中有很多这样的例子，比如：票价与行车距离、服务质量之间的关系，买房时房价与面积、地域等的关系。给我们一组这样的数据，我们想找出一个数学关系来描述这个问题，从而得到自己想要的结论。那么，怎么样才能使得你确定出的关系是一个好的线性关系呢。最著名的当数最小二乘法了，很多人都知道。
最小二乘法原理
众所周知，最小二乘法原理就是利用，拟合直线上面的因变量值与实际值的残差平方和最小作为优化目标。从而确定出我们需要找出的的系数。给定一组数据X = (X1,X2,...,Xn)，Y = (Y1,Y2,...,Yn)，一般方法通过画散点图观察我们发现，X、Y之间有可能存在很强的线性关系，当然也可能有其它关系（更高次也是有可能的）。我们的任务就是，通过线性拟合找到合适的线性系数，能最好反应X、Y之间的相关关系。
假设线性方程为：
这里的eps就是指的实际值与直线拟合值的残差，它们肯定会有差值的，一般而言。
目标函数就是因变量值与实际值的残差平方和，定义如下：
其中，红色Yi表示实际给定的数据，蓝色表达式表示根据拟合直线表达式计算的近似代替值，我们的目标是使其达到最小。
数学分析（工科会学高等数学）告诉我们：这是一个二元函数，我们需要找到其极小值点（alpha,beta）；可以对目标函数关于alpha,beta分别求偏导数，偏导数如果有零点，这个零点两边函数值为正负，必然存在一个驻点对应目标函数值先下降后增长）。那么，这个点就是我们要求的最优极小值点对应线性拟合系数alpha,beta。
求偏导函数如下：
求偏导数函数零点，理论上可以求出，alpha，beta的值。大家不喜欢公式，我也不喜欢编辑公式（编辑好麻烦），虽然我比较喜欢公式。我觉得实际问题被抽象成数学模型去刻画才是最美的。
经过细心的计算，大家可以算出：
只要算出了beta，利用回归直线过点（x_bar,y_bar），X，Y平均值点，算出alpha即可。
编程实现
Win10环境下用Python3.写的实现程序。
（1）、用的数据：由于暂时没有数据生成线性数据，然后加的噪声；
（2）、用到的函数：
向量内积（点乘）函数、平均值、协方差
（3）、代码如下：
1#向量内积函数
2def dot(m,n):
3 return(sum(m_i*n_i for m_i,n_i in zip(m,n)))
4#平均值函数
5def mean(x):
6 return(sum(x)/len(x))
7#计算协方差
8####-----要计算一个序列方差只需covariance(x,x)即可---####
9def de_mean(x):
10 x_bar = mean(x)
11 return([x_i-x_bar for x_i in x])
12def covariance(x,y):
13 return(dot(de_mean(x),de_mean(y))/(len(x)-1))
14#计算相关系数
15import math
16def correlation(x,y):
17 s_x = math.sqrt(covariance(x,x))
18 s_y = math.sqrt(covariance(y,y))
19 return(covariance(x,y)/(s_x*s_y))
20#-----------------【最小二乘法】线性回归系数求法--------------
21def line_coef(x,y):
22 s1 = covariance(x,x)*(len(x)-1)
23 s2 = dot(y,de_mean(x))
24 beta = s2/s1
25 alpha = mean(y)-beta*mean(x)
26 return(alpha,beta)
27#*********实验************
28#由于暂时没有实验数据，这里生成【随机干扰】数据
29import random as rdm
30#from numpy import *
31def ran(a1,a2,x):
32 return([a1+a2*x_i+2.5*rdm.random() for x_i in x])
33a1 = 1.5
34a2 = 2.5
35x = range(20)
36y = ran(a1,a2,x)
37#线性拟合
38alpha,beta = line_coef(x,y)
39print('*------------最小二乘法-------------*')
40print('系数为：',alpha,beta)
41#可视化
42import matplotlib.pyplot as plt
43#开一个【2x2】的图像窗口
44#plt.subplot(221)
45plt.figure(1)
46plt.scatter(x,y,marker = '*',color = 'b')
47plt.xlabel('x label')
48plt.ylabel('y label')
49plt.title('Linear Fit')
50#拟合直线
51plt.plot(x,[alpha+beta*x_i for x_i in x],color = 'orange')
52#plt.subplot(222)
53plt.show()
54#误差分析
55#-----主要考察:(1)误差平方和;(2)R方（越大拟合得越好）
56def err(alpha,beta,x,y): #返回每个实际y值与拟合值差向量
57 return([y_i-(alpha+beta*x_i) for x_i,y_i in zip(x,y)])
58def error_total(alpha,beta,x,y):
59 y1 = err(alpha,beta,x,y)
60 return(dot(y1,y1))
61print('误差为：',error_total(alpha,beta,x,y))
62#计算R方
63
64def r_square(alpha,beta,x,y):
65 return(1-error_total(alpha,beta,x,y)/covariance(y,y))
66R_square = r_square(alpha,beta,x,y)
67print('R方：',R_square)
68if(R_square>0.95):
69 print('在0.05置信水平下，该线性拟合不错!')
70else:
71 print('在0.05置信水平下，该线性拟合效果不佳!')
（4）、结果
*------最小二乘法---------*
系数为： 2.6786542252575067 2.538861110659364
误差为： 6.8591175428159215
R方： 0.9696451619135048
在0.05置信水平下，该线性拟合不错!
拟合图如下
结果分析
可以看出我定义的线性方程系数a1 = 1.5，a2 = 2.5，大约就是Y = 1.5+2.5X，最终结果是Y = 2.6786542252575067+2.538861110659364X，因为中间增加了2.5倍的噪声，使得alpha从1.5—>2.68。当然了，这只是我们的感觉，线性拟合效果怎么样，还得看官方标准。
这里用R方（值越大拟合得越好）。
R方： 0.9696451619135048
在0.05置信水平下，该线性拟合不错!
基于最小二乘法的——线性回归拟合就到这里，下一篇我会用梯度下降解决这个问题，然后会画图做比较，所以我把源码放在一起了，可以直接运行的。
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