Python 线性回归(Linear Regression) - 到底什么是 regression?

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Python 线性回归(Linear Regression) - 到底什么是 regression?

不忘初心mao   2020-01-05 我要评论

背景

学习 Linear Regression in Python – Real Python,对 regression 一词比较疑惑.

这个 linear Regression 中的 Regression 是什么意思,字面上 Regression 是衰退的意思,线性衰退?相信理解了这个词,对线性回归可能印象深刻些。

Regression 到底是什么意思

搜了一番,原来是为了纪念生物统计学家高尔顿的发现,他是达尔文的表兄,一直想从进化论来研究为何人各有不同。

他的一个重大发现是,父母的身高与子女的身高之间有某种关系。

平时生活中我们也经常纳闷,为啥有的父母个子都很高,子女却比较矮,相反,有的父母都很矮,孩子却很高。高尔顿的解释是,子代的平均身高向中心回归了。正是这种子代身高向同龄人平均身高回归的趋势,使得人类身高没有两极分化。

所以他用“回归”这个词来描述父辈身高 y 和子代身高 x 之间的关系。

还有一个有趣的解释,是从词源来解,regression 中:

  • "re" :向后,往回,相反,相对
  • gress = walk, 走
  • ion :表名词:行动,状态等

回归分析中的“回归”是什么意思? - 我是观察员的回答 - 知乎 这个答案用炒菜来比喻,很有意思:

炒菜的体验。假设你炒西红柿鸡蛋,要放盐等调料才觉得好吃,你放了一小撮,不够,再加点,结果多了;那就加点水,味道淡了。你感觉有点太淡了,那就再加点盐,直到你炒好了菜,你加盐的过程才结束。 对你来说是美味吧?这就是回归的感觉。

意思就是,不断的调整影响菜的口味的各种调料(盐,水,等),直至找到一个均衡的比例。这个调整的过程中有不断的“回退”。

至此终于理解 regression 的含义了。不过,统计学上的 y 与 x 之间的关系并不总是“回归”的含义。

统计学上的 regression

研究变量之间的关系

变量是指什么?关系是指什么样的关系?

先拿一个具体的线性回归的例子来说:

你想知道,为啥同是 dev,某同事 A 比你年轻,工资却比你高?
换句话说,影响你们工资的因素有哪些?
你想了想,A 虽然年轻,但比你来公司早一点,学历比你高,会说话(可能刚来的时候谈的工资就高?),等等。

对应上面的问题,这个例子中,

  • 变量是什么?

    工资(y)

  • 关系是指什么样的关系?

    工资和年龄(x1)、工龄(x2)、学历(x3)、性格(x4)等因素之间有什么样的关系

用统计学来表达,就是要找寻一个函-=数 y = f(x), where x: x1....xn.

这里,y (工资) 是因变量,x1...xn(影响 y 的因素) 是自变量。

再举一个例子:

某领导要求下属去考察某市的房地产状况
房价(y)是他要做的考察之一
他要研究哪些因素(x1...xn)影响着该市的房价走向

还有很多其他例子。

重点在于:线性回归研究这两点:

  • x1...xn 是否有影响 y
  • 如影响,则在多大程度上影响 y

Reference

  • Linear Regression in Python – Real Python
  • 为何会有统计学上的回归现象的出现?
  • 回归分析中的回归是什么意思
  • 书:应用回归分析

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