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python - 如何在线性回归中强制零截距?

coder 2023-05-26 原文

我有一些或多或少的线性数据形式:

x = [0.1, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0, 2.0, 4.0, 6.0, 8.0, 10.0, 20.0, 40.0, 60.0, 80.0]
y = [0.50505332505407008, 1.1207373784533172, 2.1981844719020001, 3.1746209003398689, 4.2905482471260044, 6.2816226678076958, 11.073788414382639, 23.248479770546009, 32.120462301367183, 44.036117671229206, 54.009003143831116, 102.7077685684846, 185.72880217806673, 256.12183145545811, 301.97120103079675]

我正在使用 scipy.optimize.leastsq 来拟合线性回归:

def lin_fit(x, y):
    '''Fits a linear fit of the form mx+b to the data'''
    fitfunc = lambda params, x: params[0] * x + params[1]    #create fitting function of form mx+b
    errfunc = lambda p, x, y: fitfunc(p, x) - y              #create error function for least squares fit

    init_a = 0.5                            #find initial value for a (gradient)
    init_b = min(y)                         #find initial value for b (y axis intersection)
    init_p = numpy.array((init_a, init_b))  #bundle initial values in initial parameters

    #calculate best fitting parameters (i.e. m and b) using the error function
    p1, success = scipy.optimize.leastsq(errfunc, init_p.copy(), args = (x, y))
    f = fitfunc(p1, x)          #create a fit with those parameters
    return p1, f    

而且效果很好(虽然我不确定 scipy.optimize 是否适合在这里使用,它可能有点过头了?)。

但是,由于数据点的分布方式,它不会在 0 处给我一个 y 轴截距。虽然我知道在这种情况下它必须为零,如果 x = 0 比 y = 0.

有什么办法可以强制吗?

最佳答案

正如@AbhranilDas 提到的,只需使用线性方法。不需要像 scipy.optimize.lstsq 这样的非线性求解器。

通常,您会使用 numpy.polyfit 来为数据拟合一行,但在这种情况下,您需要使用 numpy.linalg.lstsq直接,因为您想将截距设置为零。

举个简单的例子:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.array([0.1, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0, 2.0, 4.0, 6.0, 8.0, 10.0, 
              20.0, 40.0, 60.0, 80.0])

y = np.array([0.50505332505407008, 1.1207373784533172, 2.1981844719020001,
              3.1746209003398689, 4.2905482471260044, 6.2816226678076958,
              11.073788414382639, 23.248479770546009, 32.120462301367183, 
              44.036117671229206, 54.009003143831116, 102.7077685684846, 
              185.72880217806673, 256.12183145545811, 301.97120103079675])

# Our model is y = a * x, so things are quite simple, in this case...
# x needs to be a column vector instead of a 1D vector for this, however.
x = x[:,np.newaxis]
a, _, _, _ = np.linalg.lstsq(x, y)

plt.plot(x, y, 'bo')
plt.plot(x, a*x, 'r-')
plt.show()

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