Shark源码分析（五）：线性回归算法与Lasso回归

本文主要是介绍Shark源码分析（五）：线性回归算法与Lasso回归，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

Shark源码分析（五）：线性回归算法与Lasso回归

为什么上一篇还是三，这一篇就跳到五了呢？其实我们原来提到过：

方 法 = 模 型 + 策 略 + 算 法

$方法 = 模型+策略+算法$

这里的模型与算法我们之前都已经提到过了，虽然只是介绍了一个基类，并没有涉及到其具体的实现。在这里我们就会揭开其真正面目了。『策略』我们还没有介绍过，其实就是目标函数，在前面一些较为简单的算法中并没有涉及到这块。为了整个逻辑的完整性，我还是打算将其放在前面来介绍。

这里我们所介绍的算法是线性回归算法。它是机器学习算法中非常基本的一个算法。这里就不对它进行过多的介绍了，之后应该会写一个博客来叙述。

首先给出一个示例代码，使得有一个整体的映像。

#include <shark/Data/Csv.h>
#include <shark/ObjectiveFunctions/Loss/SquaredLoss.h>
#include <shark/Algorithms/Trainers/LinearRegression.h>#include <iostream>using namespace shark;
using namespace std;int main(int argc, char **argv) {if(argc < 3) {cerr << "usage: " << argv[0] << " (file with inputs/independent variables) (file with outputs/dependent variables)" << endl;exit(EXIT_FAILURE);}Data<RealVector> inputs;Data<RealVector> labels;try {importCSV(inputs, argv[1], ' ');} catch (...) {cerr << "unable to read input data from file " <<  argv[1] << endl;exit(EXIT_FAILURE);}try {importCSV(labels, argv[2]);}catch (...) {cerr << "unable to read labels from file " <<  argv[2] << endl;exit(EXIT_FAILURE);}RegressionDataset data(inputs, labels);// trainer and modelLinearRegression trainer;LinearModel<> model;// train modeltrainer.train(model, data);// show model parameterscout << "intercept: " << model.offset() << endl;cout << "matrix: " << model.matrix() << endl;SquaredLoss<> loss;Data<RealVector> prediction = model(data.inputs()); cout << "squared loss: " << loss(data.labels(), prediction) << endl;
}

首先读取算法所需要的数据集，这里是存储在LabeledData所特化的RegressionDataset中。之后就是初始化算法所对应的模型类，以及算法的训练方法类。利用训练方法类对训练数据进行训练，将训练所得的参数写回到对应的模型中。这里的prediction就是对于数据的预测值。模型重载了括号运算符，里面包含的内容是eval函数，就是计算其输出值。最后利用了平方损失函数来衡量模型的性能。

LinearModel类

Shark中将线性回归算法归于线性模型这一大类中。线性模型是使用线性函数 $f(x) = Ax + b$ 来进行预测的。存在两个特殊的情况是：一是输出可能只是一个单独的数；二是，偏移b可能会被省略。

该文件位于<include/shark/Models/LinearModel.h>中。

template <class InputType = RealVector>
class LinearModel : public AbstractModel<InputType,RealVector>
{
private:typedef AbstractModel<InputType,RealVector> base_type;typedef LinearModel<InputType> self_type;RealMatrix m_matrix; // 权值矩阵RealVector m_offset; // 偏置向量
public:typedef typename base_type::BatchInputType BatchInputType;typedef typename base_type::BatchOutputType BatchOutputType;Lin