Киришүү
Берилиштер топтому берилген $D = {(X_{1}, Y_{2}), \dots,(X_{N}, Y_{N})}$, мисалы, $X_{i}$ жана $Y_{i }$ үзгүлтүксүз, "Сызыктуу регрессиянын" максаты бул маалыматтарга туура келген эң жакшы сызыкты табуу.
Башкача айтканда, биз моделди түзгүбүз келет:
$$ \hat{y} = a*{0} + a*{1}.x*{1} + \dots + a*{p}.x_{p} $$
мында $p$ — $X$ өзгөрмөнүн өлчөмдөрүнүн саны.
Бул макалада биз үч жагдайда бул көйгөйдү чечүү үчүн карап көрөлү:
-
X бир өлчөмдүү болгондо, б.а. $p=1$.
-
X көп өлчөмдүү болгондо, б.а. $p>1$.
-
Градиенттин түшүүсүн колдонуу.
$X$ бир өлчөмдүү (Кадимки эң кичине чарчы)
Биз түзгүбүз келген моделдин формасы:
$$ \hat{y} = a*{0} + a*{1}.x $$
Сызыктуу регрессиянын максаты маалыматтарга эң туура келген сызыкты табуу экенин унутпаңыз. Башка сөз менен айтканда, биз маалымат чекиттери менен сызык ортосундагы аралыкты минималдаштыруу керек.
$$ (\hat{a*{0}}, \hat{a*{1}}) = \underset{(a*{0}, a*{1})}{\operatorname{argmin}} \sum\limits*{i=1}^{N} (y*{i} - \hat{y*{i}})^2 $$
$$ = \underset{(a*{0}, a*{1})}{\operatorname{argmin}} \sum\limits*{i=1}^{N} (y*{i} - (a*{0} + a*{1}.x*{i}))^2 $$
коёлу:
$$ L = \sum\limits*{i=1}^{N} (y*{i} - (a*{0} + a*{1}.x_{i}))^2 $$
Минималды табуу үчүн төмөнкү теңдемелерди чечүү керек:
$$ \begin{cases} \frac{\partial L}{\partial a_{0}} = 0\ \frac{\partial L}{\partial a_{1}} = 0 \end{cases} $$
$$ \begin{cases} \sum\limits_{i=1}^{N} -2(y_{i} - (a_{0} + a_{1}.x_{i})) = 0\ \sum\limits_{i=1}^{N} -2x_{i}(y_{i} - (a_{0} + a_{1}.x_{i})) = 0 \end{cases} $$
Биринчи теңдемени иштеп чыгуу менен баштайбыз:
$$ \sum\limits_{i=1}^{N} y_{i} - \sum\limits_{i=1}^{N}a_{0} + \sum\limits_{i=1}^{N} a_{1}.x_{i} = 0\ $$
$$ \sum\limits_{i=1}^{N} y_{i} - Na_{0} + \sum\limits_{i=1}^{N} a_{1}.x_{i} = 0\ $$
$$ a_{0} = \frac{\sum\limits_{i=1}^{N} y_{i}}{N} - \frac{\sum\limits_{i=1}^{N} x_{i}}{N}a_{1} $$
$$ a_{0} = Y - Xa_{1} $$
Экинчи теңдемеге алмаштырабыз:
$$ \sum\limits_{i=1}^{N} x_{i}(y_{i} - Y + Xa_{1} - a_{1}x_{i}) = 0 $$
$$ \sum\limits_{i=1}^{N} (y_{i} - Y) + a_{1}(X - x_{i}) = 0 $$
$$ \sum\limits_{i=1}^{N} (y_{i} - Y) - \sum\limits_{i=1}^{N}a_{1}(x_{i} - X) = 0 $$
$$ a_{1} = \frac{\sum\limits_{i=1}^{N} (y_{i} - Y)}{\sum\limits_{i=1}^{N}(x_{i} - X)} = \frac{\sum\limits_{i=1}^{N} (y_{i} - Y)(x_{i} - X)}{\sum\limits_{i=1}^{N}(x_{i} - X)^2} = \frac{COV(X, Y)}{VAR(X)} $$
Биз кайра $a_{0}$ менен алмаштырабыз:
$$ \begin{cases} a_{0} = Y - X\frac{COV(X, Y)}{VAR(X)}\ a_{1} = \frac{COV(X, Y)}{VAR(X)} \end{cases} $$
$X$ көп өлчөмдүү (Кадимки эң кичине чарчы)
Бул учурда, $X_{i}$ мындан ары чыныгы сан эмес, анын ордуна $p$ өлчөмүндөгү вектор:
$$ X*{i} = (X*{i1},X*{i2},\dots,X*{ip}) $$
Ошентип, модель төмөнкүчө жазылган:
$$ \hat{y} = a*{0} + a*{1}x*{1} + a*{2}x*{2} + \dots + a*{p}x_{p} $$
же, ал матрицалык форматта жазылышы мүмкүн:
$$ \hat{Y} = X.W $$
кайда:
-
$Y$ $(N, 1)$ формасында.
-
$X$ $(N, p)$ формасында.
-
$W$ $(p, 1)$ формасында: бул $(w_{1}, w_{2}, \dots, w_{p})$ векторунун параметрлери.
Биринчи учурга окшоп, биз төмөнкү көлөмдү минималдаштырууну максат кылабыз:
$$ \hat{W} = \underset{W}{\operatorname{argmin}} \sum\limits*{i=1}^{N} (y*{i} - \hat{y_{i}})^2 $$
Дагы айталы:
$$ L = \sum\limits*{i=1}^{N} (y*{i} - \hat{y_{i}})^2 $$
$$ = (Y-XW)^{T}(Y-XW) $$
$$ = Y^TY-Y^TXW-W^TX^TY+W^TX^TXW $$
$$ = Y^TY-2W^TX^TY+W^TX^TXW $$
Биз $W$га карата $L$ды минималдаштыргыбыз келгендиктен, биз биринчи "$Y^TY$" терминин этибарга албай койсок болот, анткени ал $W$га көз каранды эмес жана төмөнкү теңдемени чечели:
$$ \frac{\partial (-2W^TX^TY+W^TX^TXW)}{\partial W} = 0 $$
$$ -2X^TY+2X^TX\hat{W} = 0 $$
$$ \hat{W} = (X^TX)^{-1}X^TY $$
Градиенттин түшүүсүн колдонуу
Бул жерде градиенттин түшүү алгоритминин формуласы:
$$ w*{n+1} = w*{n} - lr \times \frac{\partial f}{\partial w_{n}} $$
Эми аны $a_{0}$ жана $a_{1}$ эки параметрге колдонуу керек (бир өзгөрмө $X$ болгон учурда):
$$ \begin{cases} a_{0}^{(n+1)} = a_{0}^{(n)} - lr \times \frac{\partial L}{\partial a_{0}}\ a_{1}^{(n+1)} = a_{1}^{(n)} - lr \times \frac{\partial L}{\partial a_{1}} \end{cases} $$
жана биз билебиз:
$$ \begin{cases} \frac{\partial L}{\partial a_{0}} = \sum\limits_{i=1}^{N} -2(y_{i} - (a_{0} + a_{1}.x_{i}))\ \frac{\partial L}{\partial a_{1}} = \sum\limits_{i=1}^{N} -2x_{i}(y_{i} - (a_{0} + a_{1}.x_{i})) \end{cases} $$
алмаштыруу боюнча:
$$ \begin{cases} a_{0}^{(n+1)} = a_{0}^{(n)} + 2 \times lr \times \sum\limits_{i=1}^{N} (y_{i} - (a_{0}^{(n)} + a_{1}^{(n)}.x_{i}))\ a_{1}^{(n+1)} = a_{1}^{(n)} + 2 \times lr \times \sum\limits_{i=1}^{N} x_{i}(y_{i} - (a_{0}^{(n)} + a_{1}^{(n)}.x_{i})) \end{cases} $$
Викторина
-
Көп өлчөмдүү сызыктуу регрессияда оптималдуу параметрлер векторунун формуласы кандай?
-
$\frac{COV(X, Y)}{VAR(Y)}$
-
$\frac{COV(X, Y)}{VAR(X)}$
-
$(X^TX)^{-1}X^TY$ "туура"
-
Эмне үчүн туундуну 0гө коёбуз?
-
Экстремумду табуу. "туура"
-
Туундуну минималдаштыруу.
-
Туундунун чыныгы бөлүгүн гана сактоо.
-
Сызыктуу регрессиянын максаты эмне?
-
Бардык чекиттерден өткөн сызыкты табуу.
-
Маалыматты эң жакшы сүрөттөгөн сызыкты табуу үчүн."туура"
-
Маалыматтарды эң жакшы бөлгөн сызыкты табуу.
