给出随机结果的Spark MlLib线性回归（线性最小二乘）
import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint
import org.apache.spark.mllib.regression.LinearRegressionModel
import org.apache.spark.mllib.regression.LinearRegressionWithSGD
import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors
// Load and parse the data
val data = sc.textFile("data/mllib/ridge-data/lpsa.data")
val parsedData = data.map { line =>
val parts = line.split(',')
LabeledPoint(parts(0).toDouble, Vectors.dense(parts(1).split(' ').map(_.toDouble)))
}.cache()
// Building the model
val numIterations = 100
val model = LinearRegressionWithSGD.train(parsedData, numIterations)
// Evaluate model on training examples and compute training error
val valuesAndPreds = parsedData.map { point =>
val prediction = model.predict(point.features)
(point.label, prediction)
}
val MSE = valuesAndPreds.map{case(v, p) => math.pow((v - p), 2)}.mean()
println("training Mean Squared Error = " + MSE)
// Save and load model
model.save(sc, "myModelPath")
val sameModel = LinearRegressionModel.load(sc, "myModelPath")
（这正是网站上的内容）
结果是
训练均方误差=6.2087803138063045
valuesAndPreds.collect
Array[(Double, Double)] = Array((-0.4307829,-1.8383286021929077),
(-0.1625189,-1.4955700806407322), (-0.1625189,-1.118820892849544),
(-0.1625189,-1.6134108278724875), (0.3715636,-0.45171266551058276),
(0.7654678,-1.861316066986158), (0.8544153,-0.3588282725617985),
(1.2669476,-0.5036812148225209), (1.2669476,-1.1534698170911792),
(1.2669476,-0.3561392231695041), (1.3480731,-0.7347031705813306),
(1.446919,-0.08564658011814863), (1.4701758,-0.656725375080344),
(1.4929041,-0.14020483324910105), (1.5581446,-1.9438858658143454),
(1.5993876,-0.02181165554398845), (1.6389967,-0.3778677315868635),
(1.6956156,-1.1710092824030043), (1.7137979,0.27583044213064634),
(1.8000583,0.7812664902440078), (1.8484548,0.94605507153074),
(1.8946169,-0.7217282082851512), (1.9242487,-0.24422843221437684),...
共有1个答案
正如这里zero323所解释的，将拦截设置为true将解决问题。如果没有设置为true，您的回归线将被迫通过原点，这在这种情况下是不合适的。（不确定，为什么示例代码中没有包含此内容）
因此，要解决问题，请更改代码（Pyspark）中的以下行：
model = LinearRegressionWithSGD.train(parsedData, numIterations)
到
model = LinearRegressionWithSGD.train(parsedData, numIterations, intercept=True)
-
线性回归小结 线性回归的目的是要得到输出向量Y和输入特征X之间的线性关系，求出线性回归系数θ,也就是 Y=Xθ。其中Y的维度为mx1，X的维度为mxn，而θ的维度为nx1。m代表样本个数，n代表样本特征的维度。 为了得到线性回归系数θ，我们需要定义一个损失函数，一个极小化损失函数的优化方法，以及一个验证算法的方法。损失函数的不同，损失函数的优化方法的不同，验证方法的不同，就形成了不同的线性回归算法
-
我试图用最小二乘法将实验数据拟合成一个三次多项式方程。我有两个自变量和一个因变量，这使得它是一个非线性拟合。我使用函数“fitnlm”和“lsqcurvefit”计算了系数，这两个函数都建议用于非线性回归拟合。我从两个函数中获得了不同的系数值，尽管我输入了相同的初始系数（猜测）值。请告知两个函数中哪一个更好，以及我可以信任的系数。在使用lsqcurvefit时，如何检查均方根误差的值？非常感谢您的
-
线性回归是最简单的回归方法，它的目标是使用超平面拟合数据集，即学习一个线性模型以尽可能准确的预测实值输出标记。 单变量模型 模型 $$f(x)=w^Tx+b$$ 在线性回归问题中，一般使用最小二乘参数估计（$$L_2$$损失），定义目标函数为 $$J={\arg min}{(w,b)}\sum{i=1}^{m}(y_i-wx_i-b)^2$$ 均方误差（MSE） $$MSE = \frac{1}{
-
线性回归输出是一个连续值，因此适用于回归问题。回归问题在实际中很常见，如预测房屋价格、气温、销售额等连续值的问题。与回归问题不同，分类问题中模型的最终输出是一个离散值。我们所说的图像分类、垃圾邮件识别、疾病检测等输出为离散值的问题都属于分类问题的范畴。softmax回归则适用于分类问题。 由于线性回归和softmax回归都是单层神经网络，它们涉及的概念和技术同样适用于大多数的深度学习模型。我们首先
-
本例仅使用糖尿病数据集的第一个特征，来展示线性回归在二维空间上的表现。下图中的直线, 即是线性回归所确定的一个界限，其目标是使得数据集中的实际值与线性回归所得的预测值之间的残差平方和最小。 同时也计算了回归系数、残差平方和以及解释方差得分，来判断该线性回归模型的质量。 原文解释和代码不符合: 实际上计算了回归系数, 均方误差（MSE）,判定系数(r2_score) 判定系数和解释方差得分并不绝对相
-
回归问题的条件或者说前提是 1） 收集的数据 2） 假设的模型，即一个函数，这个函数里含有未知的参数，通过学习，可以估计出参数。然后利用这个模型去预测/分类新的数据。 1 线性回归的概念 线性回归假设特征和结果都满足线性。即不大于一次方。收集的数据中，每一个分量，就可以看做一个特征数据。每个特征至少对应一个未知的参数。这样就形成了一个线性模型函数，向量表示形式： 这个就是一个组合问题，