python多元函数求解多元函数求最优解

在python中如何求解函数在定义域内的最大值？如f(x)=-2x^2-8x+3在[-5,5]区间内的最大值

（1）由表中可知f（x）在（0，2]为减函数，

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[2，+∞）为增函数，并且当x=2时，f（x）min=5．

（2）证明：设0＜x1＜x2≤2，

因为f（x1）-f（x2）=2x1+

-3-（2x2+

-3）=2（x1-x2）+

8(x2?x1)

x1x2

2(x1?x2)(x1x2?4)

x1x2

，

因为0＜x1＜x2≤2，所以x1-x2＜0，0＜x1x2＜4，即x1x2-4＜0，

所以f（x1）-f（x2）＞0，即f（x1）＞f（x2），所以f（x）在（0，2]为减函数．

（3）由（2）可证：函数f（x）=2x+

-3在区间（0，2]上单调递减，在区间[2，+∞）上单调递增．

则①当0＜a＜2时，（0，a]?（0，2]，所以函数f（x）=2x+

-3在区间（0，a]上单调递减，

故f（x）min=f（a）=2a+

-3．

②当a≥2时，函数f（x）=2x+

-3在区间（0，2]上单调递减，[2，a]上单调递增，

故f（x）min=f（2）=5．

综上所述，函数f（x）=2x+

-3在区间（0，a]上的最小值为 g（a）=

2a+

?3，0＜a＜2

5，a≥2

概述多元函数最值的求解

对于多元函数的最值，几乎所有教材都只是简单的介绍了其中的一种或零散的介绍几种求解方法，并没有给出一个系统的全面介绍。很多课本在介绍多元函数最值的求法时，通常都说与一元函数相类似。这种模糊的说法，对于那些需要继续深造的学生（比如：考研和参加数学竞赛的学生），是远远不够的。针对这个问题，也为了帮助同学们有一个系统的认识，我对求解多元函数最值的几种方法做了总结。

我们知道，求一元连续函数f（x）在闭区间[a，b]上的最值：先求f（x）出在开区间（a，b）内的驻点和导数不存在的点，并计算它们的函数值；再计算端点a和b处的函数值，比较函数值的大小，其中最大者为f（x）在[a，b]上的最大值，最小者为在上的最小值。对于多元函数，根据最值定理：若f（x，y）是有界闭区域D上的连续函数，则必有最大值和最小值。这样就保证了多元函数最值的存在性。而求解多元函数的最值分两步：（1）计算出函数在所有驻点和不可导点的函数值；（2）求出区域D在边界上的最大值和最小值，将这些函数值进行比较，找出最大和最小者，它们即为函数在区域D上的最大值和最小值。多元函数求最值，说起来简单，实施起来要复杂的多。比如：函数求出的驻点和不可导点可能不止一个；区域D的边界点有无穷多了，因此要求出其在边界上的最值通常比较复杂和困难。下面对求解多元函数最值的方法给出总结。

python多元线性回归怎么计算

1、什么是多元线性回归模型？

当y值的影响因素不唯一时,采用多元线性回归模型。

y =y=β0+β1x1+β2x2+...+βnxn

例如商品的销售额可能不电视广告投入,收音机广告投入,报纸广告投入有关系,可以有 sales =β0+β1*TV+β2* radio+β3*newspaper.

2、使用pandas来读取数据

pandas 是一个用于数据探索、数据分析和数据处理的python库

[python] view plain copy

import pandas as pd

[html] view plain copy

pre name="code" class="python"# read csv file directly from a URL and save the results

data = pd.read_csv('/home/lulei/Advertising.csv')

# display the first 5 rows

data.head()

上面代码的运行结果：

TV Radio Newspaper Sales

0 230.1 37.8 69.2 22.1

1 44.5 39.3 45.1 10.4

2 17.2 45.9 69.3 9.3

3 151.5 41.3 58.5 18.5

4 180.8 10.8 58.4 12.9

上面显示的结果类似一个电子表格，这个结构称为Pandas的数据帧(data frame)，类型全称：pandas.core.frame.DataFrame.

pandas的两个主要数据结构：Series和DataFrame：

Series类似于一维数组，它有一组数据以及一组与之相关的数据标签(即索引)组成。

DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型。DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典。

[python] view plain copy

# display the last 5 rows

data.tail()

只显示结果的末尾5行

TV Radio Newspaper Sales

195 38.2 3.7 13.8 7.6

196 94.2 4.9 8.1 9.7

197 177.0 9.3 6.4 12.8

198 283.6 42.0 66.2 25.5

199 232.1 8.6 8.7 13.4

[html] view plain copy

# check the shape of the DataFrame(rows, colums)

data.shape

查看DataFrame的形状,注意第一列的叫索引，和数据库某个表中的第一列类似。

(200,4)

3、分析数据

特征：

TV：对于一个给定市场中单一产品，用于电视上的广告费用（以千为单位）

Radio：在广播媒体上投资的广告费用

Newspaper：用于报纸媒体的广告费用

响应：

Sales：对应产品的销量

在这个案例中，我们通过不同的广告投入，预测产品销量。因为响应变量是一个连续的值，所以这个问题是一个回归问题。数据集一共有200个观测值，每一组观测对应一个市场的情况。

注意：这里推荐使用的是seaborn包。网上说这个包的数据可视化效果比较好看。其实seaborn也应该属于matplotlib的内部包。只是需要再次的单独安装。

[python] view plain copy

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt

# visualize the relationship between the features and the response using scatterplots

sns.pairplot(data, x_vars=['TV','Radio','Newspaper'], y_vars='Sales', size=7, aspect=0.8)

plt.show()#注意必须加上这一句，否则无法显示。

[html] view plain copy

这里选择TV、Radio、Newspaper 作为特征，Sales作为观测值

[html] view plain copy

返回的结果：

seaborn的pairplot函数绘制X的每一维度和对应Y的散点图。通过设置size和aspect参数来调节显示的大小和比例。可以从图中看出，TV特征和销量是有比较强的线性关系的，而Radio和Sales线性关系弱一些，Newspaper和Sales线性关系更弱。通过加入一个参数kind='reg'，seaborn可以添加一条最佳拟合直线和95%的置信带。

[python] view plain copy

sns.pairplot(data, x_vars=['TV','Radio','Newspaper'], y_vars='Sales', size=7, aspect=0.8, kind='reg')

plt.show()

结果显示如下：

4、线性回归模型

优点：快速；没有调节参数；可轻易解释；可理解。

缺点：相比其他复杂一些的模型，其预测准确率不是太高，因为它假设特征和响应之间存在确定的线性关系，这种假设对于非线性的关系，线性回归模型显然不能很好的对这种数据建模。

线性模型表达式： y=β0+β1x1+β2x2+...+βnxn 其中

y是响应

β0是截距

β1是x1的系数，以此类推

在这个案例中： y=β0+β1∗TV+β2∗Radio+...+βn∗Newspaper

(1)、使用pandas来构建X(特征向量)和y(标签列)

scikit-learn要求X是一个特征矩阵，y是一个NumPy向量。

pandas构建在NumPy之上。

因此，X可以是pandas的DataFrame，y可以是pandas的Series，scikit-learn可以理解这种结构。

[python] view plain copy

#create a python list of feature names

feature_cols = ['TV', 'Radio', 'Newspaper']

# use the list to select a subset of the original DataFrame

X = data[feature_cols]

# equivalent command to do this in one line

X = data[['TV', 'Radio', 'Newspaper']]

# print the first 5 rows

print X.head()

# check the type and shape of X

print type(X)

print X.shape

输出结果如下：

TV Radio Newspaper

0 230.1 37.8 69.2

1 44.5 39.3 45.1

2 17.2 45.9 69.3

3 151.5 41.3 58.5

4 180.8 10.8 58.4

class 'pandas.core.frame.DataFrame'

(200, 3)

[python] view plain copy

# select a Series from the DataFrame

y = data['Sales']

# equivalent command that works if there are no spaces in the column name

y = data.Sales

# print the first 5 values

print y.head()

输出的结果如下：

0 22.1

1 10.4

2 9.3

3 18.5

4 12.9

Name: Sales

（2）、构建训练集与测试集

[html] view plain copy

pre name="code" class="python"span style="font-size:14px;"##构造训练集和测试集

from sklearn.cross_validation import train_test_split #这里是引用了交叉验证

X_train,X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=1)

#default split is 75% for training and 25% for testing

[html] view plain copy

print X_train.shape

print y_train.shape

print X_test.shape

print y_test.shape

输出结果如下：

(150, 3)

(150,)

(50, 3)

(50,)

注：上面的结果是由train_test_spilit()得到的，但是我不知道为什么我的版本的sklearn包中居然报错：

ImportError Traceback (most recent call last)ipython-input-182-3eee51fcba5a in module() 1 ###构造训练集和测试集---- 2 from sklearn.cross_validation import train_test_split 3 #import sklearn.cross_validation 4 X_train,X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=1) 5 # default split is 75% for training and 25% for testingImportError: cannot import name train_test_split

处理方法：1、我后来重新安装sklearn包。再一次调用时就没有错误了。

2、自己写函数来认为的随机构造训练集和测试集。(这个代码我会在最后附上。)

（3）sklearn的线性回归

[html] view plain copy

from sklearn.linear_model import LinearRegression

linreg = LinearRegression()

model=linreg.fit(X_train, y_train)

print model

print linreg.intercept_

print linreg.coef_

输出的结果如下：

LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, normalize=False)

2.66816623043

[ 0.04641001 0.19272538 -0.00349015]

[html] view plain copy

# pair the feature names with the coefficients

zip(feature_cols, linreg.coef_)

输出如下：

[('TV', 0.046410010869663267),

('Radio', 0.19272538367491721),

('Newspaper', -0.0034901506098328305)]

y=2.668+0.0464∗TV+0.192∗Radio-0.00349∗Newspaper

如何解释各个特征对应的系数的意义？

对于给定了Radio和Newspaper的广告投入，如果在TV广告上每多投入1个单位，对应销量将增加0.0466个单位。就是加入其它两个媒体投入固定，在TV广告上每增加1000美元（因为单位是1000美元），销量将增加46.6（因为单位是1000）。但是大家注意这里的newspaper的系数居然是负数，所以我们可以考虑不使用newspaper这个特征。这是后话，后面会提到的。

（4）、预测

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y_pred = linreg.predict(X_test)

print y_pred

[python] view plain copy

print type(y_pred)

输出结果如下：

[ 14.58678373 7.92397999 16.9497993 19.35791038 7.36360284

7.35359269 16.08342325 9.16533046 20.35507374 12.63160058

22.83356472 9.66291461 4.18055603 13.70368584 11.4533557

4.16940565 10.31271413 23.06786868 17.80464565 14.53070132

15.19656684 14.22969609 7.54691167 13.47210324 15.00625898

19.28532444 20.7319878 19.70408833 18.21640853 8.50112687

9.8493781 9.51425763 9.73270043 18.13782015 15.41731544

5.07416787 12.20575251 14.05507493 10.6699926 7.16006245

11.80728836 24.79748121 10.40809168 24.05228404 18.44737314

20.80572631 9.45424805 17.00481708 5.78634105 5.10594849]

type 'numpy.ndarray'

5、回归问题的评价测度

(1) 评价测度

对于分类问题，评价测度是准确率，但这种方法不适用于回归问题。我们使用针对连续数值的评价测度(evaluation metrics)。

这里介绍3种常用的针对线性回归的测度。

1)平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)

(2)均方误差(Mean Squared Error, MSE)

(3)均方根误差(Root Mean Squared Error, RMSE)

这里我使用RMES。

[python] view plain copy

pre name="code" class="python"#计算Sales预测的RMSE

print type(y_pred),type(y_test)

print len(y_pred),len(y_test)

print y_pred.shape,y_test.shape

from sklearn import metrics

import numpy as np

sum_mean=0

for i in range(len(y_pred)):

sum_mean+=(y_pred[i]-y_test.values[i])**2

sum_erro=np.sqrt(sum_mean/50)

# calculate RMSE by hand

print "RMSE by hand:",sum_erro

最后的结果如下：

type 'numpy.ndarray' class 'pandas.core.series.Series'

50 50

(50,) (50,)

RMSE by hand: 1.42998147691

（2）做ROC曲线

[python] view plain copy

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure()

plt.plot(range(len(y_pred)),y_pred,'b',label="predict")

plt.plot(range(len(y_pred)),y_test,'r',label="test")

plt.legend(loc="upper right") #显示图中的标签

plt.xlabel("the number of sales")

plt.ylabel('value of sales')

plt.show()

显示结果如下：（红色的线是真实的值曲线，蓝色的是预测值曲线）

直到这里整个的一次多元线性回归的预测就结束了。

6、改进特征的选择

在之前展示的数据中，我们看到Newspaper和销量之间的线性关系竟是负关系（不用惊讶，这是随机特征抽样的结果。换一批抽样的数据就可能为正了），现在我们移除这个特征，看看线性回归预测的结果的RMSE如何？

依然使用我上面的代码，但只需修改下面代码中的一句即可：

[python] view plain copy

#create a python list of feature names

feature_cols = ['TV', 'Radio', 'Newspaper']

# use the list to select a subset of the original DataFrame

X = data[feature_cols]

# equivalent command to do this in one line

#X = data[['TV', 'Radio', 'Newspaper']]#只需修改这里即可pre name="code" class="python" style="font-size: 15px; line-height: 35px;"X = data[['TV', 'Radio']] #去掉newspaper其他的代码不变

# print the first 5 rowsprint X.head()# check the type and shape of Xprint type(X)print X.shape

最后的到的系数与测度如下：

LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, normalize=False)

2.81843904823

[ 0.04588771 0.18721008]

RMSE by hand: 1.28208957507

然后再次使用ROC曲线来观测曲线的整体情况。我们在将Newspaper这个特征移除之后，得到RMSE变小了，说明Newspaper特征可能不适合作为预测销量的特征，于是，我们得到了新的模型。我们还可以通过不同的特征组合得到新的模型，看看最终的误差是如何的。

备注：

之前我提到了这种错误：

注：上面的结果是由train_test_spilit()得到的，但是我不知道为什么我的版本的sklearn包中居然报错：

处理方法：1、我后来重新安装sklearn包。再一次调用时就没有错误了。

2、自己写函数来认为的随机构造训练集和测试集。(这个代码我会在最后附上。)

这里我给出我自己写的函数：

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