在人工智能学习中，我们经常会碰到一些线性回归的问题，本文通过一个具体例子，使用飞奖高层API来呈现线性回归的实现过程。这里使用高层API主要为了减化代码，方便更清楚的了解如何做线性回归类似的项目。

这里我们自己模拟生成2000行数据，假定生成数据的方式是：y=3*x+100，为了演示从文件中获取数据，这里使用excel来生成数据，并保存为csv文件。也可以直接用numpy直接生成数据。

这里我们知道，通过已知公式，给出x很容易得到y的值，但是如果我们不知道公式，只是给出这2000行的x和y的数据，就很难反向推算出公式是什么。这里我们假定x和y存在的是线性关系，那我们就可以通过线性回归的算法来拟合从x到y的关系。

一、数据集预处理

#读取数据import pandas as pdimport numpy as np df=pd.read_csv('data/xy.csv')df.head()

#运行结果   x    y0  1   931  2   982  3  1033  4  1084  5  113

#转换数据成numpy数组，并查看数据形状data=df.to_numpy()print(data.shape)

运行结果：(2000, 4)

#归一化处理max_value=np.max(data,axis=0)min_value=np.min(data,axis=0)avg_value=np.mean(data,axis=0)print(max_value,min_value,avg_value)print(max_value.shape,min_value.shape,avg_value.shape)data=(data-avg_value)/(max_value-min_value)print(data.shape)print(data[0][:-1],data[0][-1])

#运行结果：[ 998 3094] [  2 106] [ 507.0685 1621.2055](2,) (2,) (2,)(2000, 2)[0.05515211] 0.05515210843373493

#数据分割tratio=0.7vratio=0.2train_data=data[:int(tratio*data.shape[0])]val_data=data[int(tratio*data.shape[0]):int((tratio+vratio)*data.shape[0])]test_data=data[int((tratio+vratio)*data.shape[0]):]print(train_data.shape,val_data.shape,test_data.shape)

运行结果：(1400, 4) (399, 4) (201, 4)

二、自定数据集

#自定义数据集import paddleclass xyDataset(paddle.io.Dataset):    def __init__(self,data):        self.data=data    def __getitem__(self,idx):        return self.data[idx][:-1].astype(np.float32),self.data[idx][-1].astype(np.float32)                    def __len__(self):        return len(self.data)    train_dataset=xyDataset(train_data)val_dataset=xyDataset(val_data)test_dataset=xyDataset(test_data)train_loader=paddle.io.DataLoader(train_dataset,batch_size=16,shuffle=True)val_loader=paddle.io.DataLoader(val_dataset,batch_size=16,shuffle=False)for i,(x,y) in enumerate(train_loader()):    print(i,x,y)    break

#运行结果：Tensor(shape=[16, 1], dtype=float32, place=CPUPlace, stop_gradient=True,       [[-0.03420532],        [-0.13661496],        [ 0.26499146],        [ 0.47683886],        [ 0.14551355],        [ 0.24993123],        [-0.14665513],        [-0.13360292],        [ 0.18567419],        [ 0.26499146],        [ 0.37844527],        [-0.14163505],        [ 0.07623645],        [-0.12356275],        [ 0.17764206],        [ 0.03808384]]) Tensor(shape=[16], dtype=float32, place=CPUPlace, stop_gradient=True,       [-0.03420532, -0.13661496,  0.26499146,  0.47683886,  0.14551355,         0.24993123, -0.14665513, -0.13360292,  0.18567419,  0.26499146,         0.37844527, -0.14163505,  0.07623645, -0.12356275,  0.17764206,         0.03808384])

三、定义回归网络模型

#定义回归模型class xyModel(paddle.nn.Layer):    def __init__(self):        super(xyModel,self).__init__()        self.fc=paddle.nn.Linear(1,1)    def forward(self,x):        y=self.fc(x)        return y

#模型准备和查看model=paddle.Model(xyModel())model.summary((3,))model.prepare(    paddle.optimizer.Adam(parameters=model.parameters()),    paddle.nn.MSELoss()     #线性回归模型最常用的损失函数–均方误差（MSE）                                )

#运行结果--------------------------------------------------------------------------- Layer (type)       Input Shape          Output Shape         Param #    ===========================================================================   Linear-4            [[1]]                 [1]                 2       ===========================================================================Total params: 2Trainable params: 2Non-trainable params: 0---------------------------------------------------------------------------Input size (MB): 0.00Forward/backward pass size (MB): 0.00Params size (MB): 0.00Estimated Total Size (MB): 0.00

四、模型训练

#训练模型model.fit(train_loader,val_loader,batch_size=32,epochs=500,verbose=1)

#最后部分的训练数据：step 70/88 - loss: 0.1078 - 14ms/stepstep 80/88 - loss: 0.0762 - 15ms/stepstep 88/88 - loss: 0.0465 - 15ms/step

五、模型评估

#模型评估result=model.evaluate(val_loader,batch_size=16,verbose=1)

#运行结果Eval begin...step 25/25 [==============================] - loss: 0.0480 - ETA: 0s - 12ms/st - loss: 0.0561 - ETA: 0s - 12ms/st - loss: 0.0831 - 12ms/step          Eval samples: 399

六、模型保存

#保存模型model.save('models/xy_model')

在models目录下生成2个文件：1，模型参数文件：xy_model.pdparams。2，优化器参数文件：xy_model.pdopt

七、模型预测

这里主要使用高层API来进行预测。

#模型预测test_dataset=xyDataset(test_data)idx=np.random.randint(0,test_data.shape[0])print(idx)y=test_dataset[idx][-1]x=test_dataset[idx][:-1]pred = model.predict(x)pred=np.array(pred)#print(pred,y)#反归一化处理，取得真实值。pred=pred*(max_value[-1]-min_value[-1])+avg_value[-1]y=y*(max_value[-1]-min_value[-1])+avg_value[-1]print("预测值：",pred.item(),"实际值：",y)

运行结果：随机取2条测试数据

104Predict begin...step 1/1 [==============================] - 17ms/stepPredict samples: 1预测值： 1696.0706787109375 实际值： 2022.9999925427437

96Predict begin...step 1/1 [==============================] - 4ms/stepPredict samples: 1预测值： 1726.4815673828125 实际值： 2919.9999980859757

从预测值和实际值来看，并不是非常理想，只能说基本拟合。