Python/Sklearn 中的循环回归模型答案

【问题标题】：Looped regression model in Python/SklearnPython/Sklearn 中的循环回归模型
【发布时间】：2018-12-25 13:59:50
【问题描述】：

我正在尝试在同一组输入/自变量上系统地回归几个不同的因变量（国家/地区），并希望使用 Sklearn 在 Python 中以循环方式执行此操作。因变量如下所示：

            Europe  UK  Japan   USA Canada
    Jan-10  10  13  39  42  16
    Feb-10  13  16  48  51  19
    Mar-10  15  18  54  57  21
    Apr-10  12  15  45  48  18
    May-10  11  14  42  45  17

而自变量看起来像这样：

            Input 1 Input 2 Input 3 Input 4
    Jan-10  90  50  3   41
    Feb-10  95  54  5   43
    Mar-10  92  52  1   45
    Apr-10  91  60  1   49
    May-10  90  67  11  49

我发现手动回归它们很容易 + 一次存储一个预测（即欧洲在所有四个输入上，然后是日本等），但我还没有想出如何编写一个可以将它们全部完成的单个循环函数走。我怀疑我可能需要使用列表/字典来存储因变量并逐个调用它们，但不太知道如何以 Pythonic 方式编写它。

单个循环的现有代码如下所示：

    x = pd.DataFrame('countryinputs.csv')
    countries = pd.DataFrame('countryoutputs.csv')
    y = countries['Europe']

    from sklearn.linear_model import LinearRegression
    regressor = LinearRegression()
    regressor.fit(X, y)

    y_pred = regressor.predict(X)

【问题讨论】：

道歉 - 已编辑并添加了我的初始代码
所有国家/地区共享相同的输入？
是的，所有国家都应该在同一组输入上进行回归

标签： python scikit-learn regression

【解决方案1】：

只需遍历列名。然后将名称传递给定义的函数。实际上，您可以将过程包装在字典理解中并传递给DataFrame 构造函数以返回预测值的数据框（与原始数据框的形状相同）：

X = pd.DataFrame(...)
countries = pd.DataFrame(...)

def reg_proc(label):
    y = countries[label]

    regressor = LinearRegression()
    regressor.fit(X, y)

    y_pred = regressor.predict(X)        
    return(y_pred)

pred_df = pd.DataFrame({lab: reg_proc(lab) for lab in countries.columns}, 
                       columns = countries.columns)

使用随机的种子数据进行演示，下面的工具将是您的国家/地区：

数据

import numpy as np
import pandas as pd

from sklearn.linear_model import LinearRegression

np.random.seed(7172018)
tools = pd.DataFrame({'pandas': np.random.uniform(0,1000,50),
                      'r': np.random.uniform(0,1000,50),
                      'julia': np.random.uniform(0,1000,50),
                      'sas': np.random.uniform(0,1000,50),
                      'spss': np.random.uniform(0,1000,50),
                      'stata': np.random.uniform(0,1000,50)
                     },  
                     columns=['pandas', 'r', 'julia', 'sas', 'spss', 'stata'])

X = pd.DataFrame({'Input1': np.random.randn(50)*10,
                  'Input2': np.random.randn(50)*10,
                  'Input3': np.random.randn(50)*10,
                  'Input4': np.random.randn(50)*10})

型号

def reg_proc(label):
    y = tools[label]

    regressor = LinearRegression()
    regressor.fit(X, y)

    y_pred = regressor.predict(X)        
    return(y_pred)

pred_df = pd.DataFrame({lab: reg_proc(lab) for lab in tools.columns}, 
                       columns = tools.columns)

print(pred_df.head(10))

#        pandas           r       julia         sas        spss       stata
# 0  547.631679  576.025733  682.390046  507.767567  246.020799  557.648181
# 1  577.334819  575.992992  280.579234  506.014191  443.044139  396.044620
# 2  430.494827  576.211105  541.096721  441.997575  386.309627  558.472179
# 3  440.662962  524.582054  406.849303  420.017656  508.701222  393.678200
# 4  588.993442  472.414081  453.815978  479.208183  389.744062  424.507541
# 5  520.215513  489.447248  670.708618  459.375294  314.008988  516.235188
# 6  515.266625  459.292370  477.485995  436.398180  446.777292  398.826234
# 7  423.930650  414.069751  629.444118  378.059735  448.760240  449.062734
# 8  549.769034  406.531405  653.557937  441.425445  348.725447  456.089921
# 9  396.826924  399.327683  717.285415  361.235709  444.830491  429.967976

【讨论】：