Машинное обучение для задачи регрессии: примеры кода на языке программирования Julia

Машинное обучение для задачи регрессии: примеры кода на языке программирования Julia

Машинное обучение для задачи регрессии позволяет предсказывать непрерывные значения на основе входных данных. Язык программирования Julia предоставляет широкие возможности для реализации алгоритмов машинного обучения, включая задачи регрессии. Давайте рассмотрим пример кода на Julia для построения модели линейной регрессии.

using GLM

# Генерация случайных данных
x = rand(100)
ϵ = 0.1 * randn(100)
y = 2x + 1 + ϵ

# Построение модели линейной регрессии
model = lm(@formula(y ~ x), DataFrame(x=x, y=y))

# Вывод результатов
println(coef(model))

В этом примере мы использовали пакет GLM для построения модели линейной регрессии на основе сгенерированных случайных данных. Мы также вывели коэффициенты модели с помощью функции coef.

Теперь рассмотрим пример кода для реализации алгоритма градиентного спуска для задачи регрессии:

# Градиентный спуск
function gradient_descent(x, y, α, epochs)
    θ = [0.0, 0.0]
    m = length(y)
    for epoch in 1:epochs
        ŷ = θ[1] .+ θ[2] * x
        J = (1/2m) * sum((ŷ .- y).^2)
        dJdθ1 = (1/m) * sum(ŷ .- y)
        dJdθ2 = (1/m) * sum((ŷ .- y) .* x)
        θ[1] -= α * dJdθ1
        θ[2] -= α * dJdθ2
    end
    return θ
end

# Пример использования градиентного спуска
x = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]
y = [2.0, 3.5, 3.0, 5.0, 4.5]
α = 0.01
epochs = 1000
θ = gradient_descent(x, y, α, epochs)
println(θ)

В этом примере мы определили функцию gradient_descent, которая реализует алгоритм градиентного спуска для нахождения оптимальных параметров модели. Затем мы использовали эту функцию для обучения модели на сгенерированных данных и вывели полученные параметры.

Таким образом, язык программирования Julia предоставляет мощные инструменты для реализации алгоритмов машинного обучения в задачах регрессии.

Создана 14.11.2023