pytorch如何实现多项式回归

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pytorch实现多项式回归，供大家参考，具体内容如下

一元线性回归模型虽然能拟合出一条直线，但精度依然欠佳，拟合的直线并不能穿过每个点，对于复杂的拟合任务需要多项式回归拟合，提高精度。多项式回归拟合就是将特征的次数提高，线性回归的次数使一次的，实际我们可以使用二次、三次、四次甚至更高的次数进行拟合。由于模型的复杂度增加会带来过拟合的风险，因此需要采取正则化损失的方式减少过拟合，提高模型泛化能力。希望大家可以自己动手，通过一些小的训练掌握pytorch（案例中有些观察数据格式的代码，大家可以自己注释掉）

# 相较于一元线性回归模型，多项式回归可以很好的提高拟合精度，但要注意过拟合风险# 多项式回归方程 f(x) = -1.13x-2.14x^2+3.12x^3-0.01x^4+0.512import torchimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 数据准备(测试数据)x = torch.linspace(-2,2,50)print(x.shape)y = -1.13*x - 2.14*torch.pow(x,2) + 3.15*torch.pow(x,3) - 0.01*torch.pow(x,4) + 0.512plt.scatter(x.data.numpy(),y.data.numpy())plt.show()# 此时输入维度为4维# 为了拼接输入数据，需要编写辅助数据，输入标量x,使其变为矩阵，使用torch.cat拼接def features(x): # 生成矩阵    # [x,x^2,x^3,x^4]    x = x.unsqueeze(1)    print(x.shape)    return torch.cat([x ** i for i in range(1,5)], 1)result = features(x)print(result.shape)# 目标公式用于计算输入特征对应的标准输出# 目标公式的权重如下x_weight = torch.Tensor([-1.13,-2.14,3.15,-0.01]).unsqueeze(1)b = torch.Tensor([0.512])# 得到x数据对应的标准输出def target(x):    return x.mm(x_weight) + b.item()# 新建一个随机生成输入数据和输出数据的函数，用于生成训练数据def get_batch_data(batch_size):    # 生成batch_size个随机的x    batch_x = torch.randn(batch_size)    # 对于每个x要生成一个矩阵    features_x = features(batch_x)    target_y = target(features_x)    return features_x,target_y# 创建模型class PolynomialRegression(torch.nn.Module):    def __init__(self):        super(PolynomialRegression, self).__init__()        # 输入四维度 输出一维度        self.poly = torch.nn.Linear(4,1)    def forward(self, x):        return self.poly(x)# 开始训练模型epochs = 10000batch_size = 32model = PolynomialRegression()criterion = torch.nn.MSELoss()optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(),0.001)for epoch in range(epochs):    print("{}/{}".fORMat(epoch+1,epochs))    batch_x,batch_y = get_batch_data(batch_size)    out = model(batch_x)    loss = criterion(out,batch_y)    optimizer.zero_grad()    loss.backward()    # 更新梯度    optimizer.step()    if (epoch % 100 == 0):        print("Epoch:[{}/{}]，loss:{:.6f}".format(epoch,epochs,loss.item()))    if (epoch % 1000 == 0):        predict = model(features(x))        print(x.shape)        print(predict.shape)        print(predict.squeeze(1).shape)        plt.plot(x.data.numpy(),predict.squeeze(1).data.numpy(),"r")        loss = criterion(predict,y)        plt.title("Loss:{:.4f}".format(loss.item()))        plt.xlabel("X")        plt.ylabel("Y")        plt.scatter(x,y)        plt.show()

拟合结果：

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