Tensorflow实现线性回归
# fetch_california_housing 数据集包含9个变量的20640个观测值，
# 目标变量为平均房屋价，
# 特征包括：平均收入、房屋平均年龄、平均房间、平均卧室、人口、平均占用、纬度和经度。
import numpy as np
import tensorflow as tf
from sklearn.datasets import fetch_california_housing
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
housing = fetch_california_housing() #获取房价数据
m, n = housing.data.shape # 获得数据维度，矩阵的行列长度
scalar = StandardScaler() #将特征进行标准归一化
scaled_housing_data = scalar.fit_transform( housing.data )
scaled_housing_data_plus_bias = np.c_[ np.ones( (m, 1) ), scaled_housing_data ] # np.c_是连接的含义，加了一个全为1的列
learning_rate = 0.01
# X 和 y 为 placeholder，为后面将要传进来的数据占位
X = tf.placeholder( tf.float32, shape = (None, n + 1), name="X" ) # None 就是没有限制，可以任意长
y = tf.placeholder( tf.float32, shape = (None, 1), name="y" )
# 随机生成 theta，形状为 (n+1, n)，元素在 [-1.0, 1.0) 之间
theta = tf.Variable( tf.random_uniform( [n + 1, 1], -1.0, 1.0, seed = 42 ), name="theta" )
# 线性回归模型
y_pred = tf.matmul( X, theta, name="predictions" )
# 损失用 MSE
error = y_pred - y
mse = tf.reduce_mean( tf.square(error), name="mse" )
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer( learning_rate = learning_rate )
training_op = optimizer.minimize( mse )
# 初始化所有变量
init = tf.global_variables_initializer()
n_epochs = 10
# 每一批内样本数设为 100
batch_size = 100
n_batches = int( np.ceil( m / batch_size ) ) # 总样本数除以每一批的样本数，得到批的个数，要得到比它大的最近的整数
# 从整批中获取数据
def fetch_batch( epoch, batch_index, batch_size ):
np.random.seed( epoch * n_batches + batch_index ) # 用于 randin，每次可以得到不同的整数
indices = np.random.randint( m, size = batch_size ) # 设置随机索引，最大值为m
X_batch = scaled_housing_data_plus_bias[ indices ] # 使用索引从整批中获取数据
y_batch = housing.target.reshape( -1, 1 )[ indices ]
return X_batch, y_batch
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
for epoch in range( n_epochs ):
for batch_index in range( n_batches ):
X_batch, y_batch = fetch_batch( epoch, batch_index, batch_size )
sess.run( training_op, feed_dict = {X: X_batch, y: y_batch} ) # 使用 feed_dict 将值从 placeholder 传递给 训练操作
best_theta = theta.eval() # 当相应的MSE小于之前的MSE时，theta将获得新值
print("Best theta:\n", best_theta)
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