简单的回归与预测 & matplotlib坐标轴设置参数（刻度值、间隔）

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《机器学习实战》第八章--机器学习分析西湖房价

8.2节讲到了局部加权线性回归，由于我们这里只有一个特征，因此输入X矩阵只有偏置常数（x0=1）和x1

楼主闲来无事，从网上down近几年西湖区的房价变化，结合课程中学到的算法，做了一些分析

[code]# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Jul 25 19:20:59 2018

@author: sjl
"""
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def loadDataSet(fileName):      #general function to parse tab -delimited floats
dataMat = []
fr = open(fileName)
for line in fr.readlines():
curLine = line.split()
dataMat.append(int(curLine[1]))
return dataMat

def lwlr(testPoint,xArr,yArr,k=1.0):
xMat = mat(xArr); yMat = mat(yArr).T
m = shape(xMat)[0]
weights = mat(eye((m)))
for j in range(m):                      #next 2 lines create weights matrix
diffMat = testPoint - xMat[j,:]     #
weights[j,j] = exp(diffMat*diffMat.T/(-2.0*k**2))
xTx = xMat.T * (weights * xMat)
if linalg.det(xTx) == 0.0:
print "This matrix is singular, cannot do inverse"
return
ws = xTx.I * (xMat.T * (weights * yMat))
return testPoint * ws

def lwlrTest(testArr,xArr,yArr,k=1.0):  #loops over all the data points and applies lwlr to each one
m = shape(testArr)[0]
yHat = zeros(m)
for i in range(m):
yHat[i] = lwlr(testArr[i],xArr,yArr,k)
return yHat

def made_mat(unit_0,unit_1,unit_2):
dataMat=[]
delta = unit_2-unit_1+1
for i in range(delta):
lineArr = []
lineArr.append(float(unit_0))
lineArr.append(unit_1+delta-i)
dataMat.append(lineArr)
return dataMat

xArr = made_mat(1.00000,1,115)
yArr=loadDataSet('house.txt')
yHat = lwlrTest(xArr,xArr,yArr,3)
xMat = mat(xArr)
srtInd =xMat[:,1].argsort(0)    #argsort返回从小到大排序后对应的索引值
xSort = xMat[srtInd][:,0,:]

xAdd = made_mat(1.00000,116,125)
yHatAdd = lwlrTest(xAdd,xArr,yArr,3)
xMatAdd = mat(xAdd)
srtIndAdd =xMatAdd[:,1].argsort(0)    #argsort返回从小到大排序后对应的索引值
xSortAdd = xMatAdd[srtIndAdd][:,0,:]

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(xSort[:,1],yHat[srtInd],color='blue',linewidth=3.0,linestyle='-')
ax.plot(xSortAdd[:,1],yHatAdd[srtIndAdd],color='red',linewidth=3.0,linestyle='-')

ax.scatter(xMat[:,1].flatten().A[0],mat(yArr).T.flatten().A[0],s=2,c='red')

ax.axis([0,144,12000,55000])
plt.xlabel('Month(since 2008)')
plt.ylabel('Price')
year = [2009,2010,2011,2012,2013,2014,2015,2016,2017,2018,2019]
plt.xticks(np.arange(0,144,12),year)
plt.title('House Price in West Lake, Hangzhou')
plt.show()

house.txt内容如下：

[code]2018年07月房价 38927 元/㎡5.72%↑
2018年06月房价 36822 元/㎡1.07%↑
2018年05月房价 36433 元/㎡--
2018年04月房价 35918 元/㎡0.42%↑
2018年03月房价 35770 元/㎡--
2018年02月房价 35551 元/㎡0.01%↓
2018年01月房价 35554 元/㎡0.02%↑
2017年12月房价 35549 元/㎡--
2017年11月房价 35278 元/㎡1.9%↑
2017年10月房价 34621 元/㎡0.05%↑
2017年09月房价 34023 元/㎡2.06%↑
2017年08月房价 33335 元/㎡0.79%↑
2017年07月房价 33073 元/㎡0.05%↑
2017年06月房价 32412 元/㎡0.49%↓
2017年05月房价 32571 元/㎡--
2017年04月房价 31843 元/㎡2.15%↑
2017年03月房价 31173 元/㎡0.15%↑
2017年02月房价 30075 元/㎡1.01%↑
2017年01月房价 29774 元/㎡10.39%↑
2016年12月房价 26972 元/㎡0.64%↓
2016年11月房价 27147 元/㎡5.41%↑
2016年10月房价 25753 元/㎡6.65%↑
2016年09月房价 24147 元/㎡1.74%↑
2016年08月房价 23734 元/㎡0.94%↑
2016年07月房价 23513 元/㎡0.05%↑
2016年06月房价 23501 元/㎡2.04%↑
2016年05月房价 23031 元/㎡0.86%↓
2016年04月房价 23231 元/㎡0.17%↓
2016年03月房价 23272 元/㎡2.25%↑
2016年02月房价 22760 元/㎡1.64%↑
2016年01月房价 22394 元/㎡0.02%↑
2015年12月房价 22389 元/㎡1%↓
2015年11月房价 22559 元/㎡2%↓
2015年10月房价 23057 元/㎡--
2015年09月房价 22964 元/㎡1%↑
2015年08月房价 22696 元/㎡1%↓
2015年07月房价 22831 元/㎡--
2015年06月房价 22881 元/㎡--
2015年05月房价 22861 元/㎡3%↑
2015年04月房价 22182 元/㎡--
2015年03月房价 22162 元/㎡1%↓
2015年02月房价 22305 元/㎡--
2015年01月房价 22245 元/㎡1%↓
2014年12月房价 22471 元/㎡0.33%↓
2014年11月房价 22546 元/㎡0.03%↑
2014年10月房价 22539 元/㎡2.11%↓
2014年09月房价 23025 元/㎡0.55%↑
2014年08月房价 22898 元/㎡0.07%↓
2014年07月房价 22913 元/㎡1.98%↓
2014年06月房价 23376 元/㎡0.71%↓
2014年05月房价 23544 元/㎡2.34%↓
2014年04月房价 24109 元/㎡1.33%↓
2014年03月房价 24434 元/㎡0.03%↓
2014年02月房价 24442 元/㎡0.22%↓
2014年01月房价 24495 元/㎡1.24%↓
2013年12月房价 24802 元/㎡0.14%↓
2013年11月房价 24836 元/㎡1.52%↓
2013年10月房价 25220 元/㎡0.99%↑
2013年09月房价 24972 元/㎡0.24%↑
2013年08月房价 24912 元/㎡1.1%↑
2013年07月房价 24640 元/㎡0.28%↑
2013年06月房价 24572 元/㎡0.16%↓
2013年05月房价 24612 元/㎡1.02%↓
2013年04月房价 24865 元/㎡0.74%↑
2013年03月房价 24683 元/㎡1.27%↑
2013年02月房价 24374 元/㎡0.15%↓
2013年01月房价 24410 元/㎡1.69%↑
2012年12月房价 24004 元/㎡1.5%↑
2012年11月房价 23650 元/㎡0.31%↓
2012年10月房价 23724 元/㎡0.22%↓
2012年09月房价 23777 元/㎡0.63%↑
2012年08月房价 23627 元/㎡0.1%↓
2012年07月房价 23650 元/㎡2.32%↑
2012年06月房价 23113 元/㎡1.31%↑
2012年05月房价 22814 元/㎡1.06%↓
2012年04月房价 23059 元/㎡0.64%↓
2012年03月房价 23208 元/㎡2%↑
2012年02月房价 22754 元/㎡1.63%↓
2012年01月房价 23132 元/㎡
2011年12月房价 23854 元/㎡3.22%↓
2011年11月房价 24647 元/㎡3.34%↓
2011年10月房价 25498 元/㎡2.09%↓
2011年09月房价 26042 元/㎡0.73%↑
2011年08月房价 25852 元/㎡0.21%↓
2011年07月房价 25906 元/㎡0.46%↑
2011年06月房价 25788 元/㎡0.14%↓
2011年05月房价 25825 元/㎡0.21%↓
2011年04月房价 25880 元/㎡0.17%↑
2011年03月房价 25835 元/㎡3.36%↑
2011年02月房价 24994 元/㎡2.05%↑
2011年01月房价 24491 元/㎡
2010年12月房价 24276 元/㎡0.6%↑
2010年11月房价 24132 元/㎡0.73%↑
2010年10月房价 23957 元/㎡1.35%↑
2010年09月房价 23639 元/㎡1.44%↑
2010年08月房价 23304 元/㎡1.07%↓
2010年07月房价 23555 元/㎡2.21%↓
2010年06月房价 24088 元/㎡0.25%↑
2010年05月房价 24027 元/㎡3.34%↑
2010年04月房价 23251 元/㎡9.03%↑
2010年03月房价 21325 元/㎡1.53%↑
2010年02月房价 21004 元/㎡0.58%↑
2010年01月房价 20882 元/㎡2.87%↑
2009年12月房价 20300 元/㎡5.59%↑
2009年11月房价 19225 元/㎡7.68%↑
2009年10月房价 17854 元/㎡4.41%↑
2009年09月房价 17100 元/㎡5.62%↑
2009年08月房价 16190 元/㎡4.73%↑
2009年07月房价 15459 元/㎡7.9%↑
2009年06月房价 14327 元/㎡4.41%↑
2009年05月房价 13722 元/㎡3.66%↑
2009年04月房价 13238 元/㎡2.21%↑
2009年03月房价 12952 元/㎡0.66%↓
2009年02月房价 13038 元/㎡1.89%↓
2009年01月房价 13289 元/㎡

结果如下：

代码中k是平滑参数，过小会过拟合，过大会欠拟合；

事实上，因为杭州房价因为G20过后疯涨，这次预测并没有实际意义，因为样本特征有80%是无关的，这告诉我们，数据集的选择要正确。

 

关于matplotlib的一些tips，看备注

[code]fig = plt.figure()      #图片对象
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(xSort[:,1],yHat[srtInd],color='blue',linewidth=3.0,linestyle='-')   #设置线1参数
ax.plot(xSortAdd[:,1],yHatAdd[srtIndAdd],color='red',linewidth=3.0,linestyle='-')

ax.scatter(xMat[:,1].flatten().A[0],mat(yArr).T.flatten().A[0],s=2,c='red')   #画散点

ax.axis([0,144,12000,55000])      #画轴的范围
plt.xlabel('Month(since 2008)')   #x轴标签
plt.ylabel('Price')               #y轴标签
year = [2009,2010,2011,2012,2013,2014,2015,2016,2017,2018,2019]
plt.xticks(np.arange(0,144,12),year)     #重新设置x轴间隔和刻度值
plt.title('House Price in West Lake, Hangzhou')    #标题
plt.show()          #画图

 

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