Lineare Regression in Python mit Scitkit-Learn

Die lineare Regressionsanalyse ist ein häufiger Einstieg ins maschinelle Lernen um stetige Werte vorherzusagen (Prediction bzw. Prädiktion). Hinter der Regression steht oftmals die Methode der kleinsten Fehlerquadrate und die hat mehr als eine mathematische Methode zur Lösungsfindung (Gradientenverfahren und Normalengleichung). Alternativ kann auch die Maximum Likelihood-Methode zur Regression verwendet werden. Wir wollen uns in diesem Artikel nicht auf die Mathematik konzentrieren, sondern uns direkt an die Anwendung mit Python Scikit-Learn machen:

Haupt-Lernziele:

  • Einführung in Machine Learning mit Scikit-Learn
  • Lineare Regression mit Scikit-Learn

Neben-Lernziele:

  • Datenvorbereitung (Data Preparation) mit Pandas und Scikit-Learn
  • Datenvisualisierung mit der Matplotlib direkt und indirekt (über Pandas)

Was wir inhaltlich tun:

Der Versuch einer Vorhersage eines Fahrzeugpreises auf Basis einer quantitativ-messbaren Eigenschaft eines Fahrzeuges.


Die Daten als Download

Für dieses Beispiel verwende ich die Datei “Automobil_data.txt” von Kaggle.com. Die Daten lassen sich über folgenden Link downloaden, nur leider wird ein (kostenloser) Account benötigt:
https://www.kaggle.com/toramky/automobile-dataset/downloads/automobile-dataset.zip
Sollte der Download-Link unerwartet mal nicht mehr funktionieren, freue ich mich über einen Hinweis als Kommentar 🙂

Die Entwicklungsumgebung

Ich verwende hier die Python-Distribution Anaconda 3 und als Entwicklungs-Umgebung Spyder (in Anaconda enthalten). Genauso gut funktionieren jedoch auch Jupyter Notebook, Eclipse mit PyDev oder direkt die IPython QT-Console.


Zuerst einmal müssen wir die Daten in unsere Python-Session laden und werden einige Transformationen durchführen müssen. Wir starten zunächst mit dem Importieren von drei Bibliotheken NumPy und Pandas, deren Bedeutung ich nicht weiter erläutern werde, somit voraussetze.

Wir nutzen die Pandas-Bibliothek, um die “Automobile_data.txt” in ein pd.DataFrame zu laden.

Schauen wir uns dann die ersten fünf Zeilen in IPython via dataSet.head().

Hinweis: Der Datensatz hat viele Spalten, so dass diese in der Darstellung mit einem Backslash \ umgebrochen werden.

Gleich noch eine weitere Ausgabe dataSet.info(), die uns etwas über die Beschaffenheit der importierten Daten verrät:

Einige Spalten entsprechen hinsichtlich des Datentypes nicht der Erwartung. Für die Spalten ‘horsepower’ und ‘peak-rpm’ würde ich eine Ganzzahl (Integer) erwarten, für ‘price’ hingegen eine Fließkommazahl (Float), allerdings sind die drei Spalten als Object deklariert. Mit Trick 17 im Data Science, der Anzeige der Minimum- und Maximum-Werte einer zu untersuchenden Datenreihe, kommen wir dem Übeltäter schnell auf die Schliche:

Datenbereinigung

Für eine Regressionsanalyse benötigen wir nummerische Werte (intervall- oder ratioskaliert), diese möchten wir auch durch richtige Datentypen-Deklaration herstellen. Nun wird eine Konvertierung in den gewünschten Datentyp jedoch an den (mit ‘?’ aufgefüllten) Datenlücken scheitern.

Schauen wir uns doch einmal die Datenreihen an, in denen in der Spalte ‘peak-rpm’ Fragezeichen stehen:

Zwei Datenreihen sind vorhanden, bei denen ‘peak-rpm’ mit einem ‘?’ aufgefüllt wurde. Nun könnten wir diese Datenreihen einfach rauslöschen. Oder mit sinnvollen (im Sinne von wahrscheinlichen) Werten auffüllen. Vermutlichen haben beide Einträge – beide sind OHC-Motoren mit 4 Zylindern – eine ähnliche Drehzahl-Angabe wie vergleichbare Motoren. Mit folgendem Quellcode, gruppieren wir die Spalten ‘engine-type’ und ‘num-of-cylinders’ und bilden für diese Klassen den arithmetischen Mittelwert (.mean()) für die ‘peak-rpm’.

Und schauen wir uns das Ergebnis an:

Ein Vier-Zylinder-OHC-Motor hat demnach durchschnittlich einen Drehzahl-Peak von 5155 Umdrehungen pro Minute. Ohne nun (fahrlässigerweise) auf die Verteilung in dieser Klasse zu achten, nehmen wir einfach diesen Schätzwert, um die zwei fehlende Datenpunkte zu ersetzen.

Wir möchten jedoch die Original-Daten erhalten und legen ein neues DataSet (dataSet_c) an, in welches wir die Korrekturen vornehmen:

Nun können wir die fehlenden Peak-RPM-Einträge mit unserem Schätzwert ersetzen:

Was bei einer Drehzahl-Angabe noch funktionieren mag, ist für anderen Spalten bereits etwas schwieriger: Die beiden Spalten ‘price’ und ‘horsepower’ sind ebenfalls vom Typ Object, da sie ‘?’ enthalten. Verzichten wir einfach auf die betroffenen Zeilen:

Datenvisualisierung mit Pandas

Wir wollen uns nicht lange vom eigentlichen Ziel ablenken, dennoch nutzen wir die Visualisierungsfähigkeiten der Pandas-Library (welche die Matplotlib inkludiert), um uns dann die Anzahlen an Einträgen nach Hersteller der Fahrzeuge (Spalte ‘make’) anzeigen zu lassen:

Oder die durchschnittliche PS-Zahl nach Hersteller:

Vorbereitung der Regressionsanalyse

Nun kommen wir endlich zur Regressionsanalyse, die wir mit Scikit-Learn umsetzen möchten. Die Regressionsanalyse können wir nur mit intervall- oder ratioskalierten Datenspalten betreiben, daher beschränken wir uns auf diese. Die “price”-Spalte nehmen wir jedoch heraus und setzen sie als unsere Zielgröße fest.

Interessant ist zudem die Betrachtung vorab, wie die einzelnen nummerischen Attribute untereinander korrelieren. Dafür nehmen wir auch die ‘price’-Spalte wieder in die Betrachtung hinein und hinterlegen auch eine Farbskala mit dem Preis (höhere Preise, hellere Farben).

Die lineare Korrelation ist hier sehr interessant, da wir auch nur eine lineare Regression beabsichtigen.

Wie man in dieser Scatter-Matrix recht gut erkennen kann, scheinen einige Größen-Paare nahezu perfekt zu korrelieren, andere nicht.

Korrelation…

  • …nahezu perfekt linear: highway-mpg vs city-mpg (mpg = Miles per Gallon)
  • … eher nicht gegeben: highway-mpg vs height
  • … nicht linear, dafür aber nicht-linear: highway-mpg vs price

Nun, wir wollen den Preis eines Fahrzeuges vorhersagen, wenn wir eine andere quantitative Größe gegeben haben. Auf den Preis bezogen, erscheint mir die Motorleistung (Horsepower) einigermaßen linear zu korrelieren. Versuchen wir hier die lineare Regression und setzen somit die Spalte ‘horsepower’ als X und ‘price’ als y fest.

Die gängige Konvention ist übrigens, X groß zu schreiben, weil hier auch mehrere x-Dimensionen enthalten sein dürfen (multivariate Regression). y hingegen, ist stets nur eine Zielgröße (eine Dimension).

Die lineare Regression ist ein überwachtes Verfahren des maschinellen Lernens, somit müssen wir unsere Prädiktionsergebnisse mit Test-Daten testen, die nicht für das Training verwendet werden dürfen. Scitkit-Learn (oder kurz: sklearn) bietet hierfür eine Funktion an, die uns das Aufteilen der Daten abnimmt:

Zu beachten ist dabei, dass die Daten vor dem Aufteilen in Trainings- und Testdaten gut zu durchmischen sind. Auch dies übernimmt die train_test_split-Funktion für uns, nur sollte man im Hinterkopf behalten, dass die Ergebnisse (auf Grund der Zufallsauswahl) nach jedem Durchlauf immer wieder etwas anders aussehen.

Lineare Regression mit Scikit-Learn

Nun kommen wir zur Durchführung der linearen Regression mit Scitkit-Learn, die sich in drei Zeilen trainieren lässt:

Aber Vorsicht! Bevor wir eine Prädiktion durchführen, wollen wir festlegen, wie wir die Güte der Prädiktion bewerten wollen. Die gängigsten Messungen für eine lineare Regression sind der MSE und R².

MSE = \frac{\sum_{i=1}^n (y_i - \hat{y_i})^2}{n}

Ein großer MSE ist schlecht, ein kleiner gut.

R^2 = 1 - \frac{MSE}{Var(y)}= \frac{\frac{1}{n} \cdot \sum_{i=1}^n (y_i - \hat{y_i})^2}{\frac{1}{n} \cdot \sum_{i=1}^n (y_i - \hat{\mu_y})^2}

Ein kleines R² ist schlecht, ein großes R² gut. Ein R² = 1.0 wäre theoretisch perfekt (da der Fehler = 0.00 wäre), jedoch in der Praxis unmöglich, da dieser nur bei absolut perfekter Korrelation auftreten würde. Die Klasse LinearRegression hat eine R²-Messmethode implementiert (score(x, y)).

Die Ausgabe (ein Beispiel!):

Nach jedem Durchlauf ändert sich mit der Datenaufteilung (train_test_split()) das Modell etwas und auch R² schwankt um eine gewisse Bandbreite. Berauschend sind die Ergebnisse dabei nicht, und wenn wir uns die Regressionsgerade einmal ansehen, wird auch klar, warum:

Bei kleineren Leistungsbereichen, etwa bis 100 PS, ist die Preis-Varianz noch annehmbar gering, doch bei höheren Leistungsbereichen ist die Spannweite deutlich größer. (Nachträgliche Anmerkung vom 06.05.2018: relativ betrachtet, bleibt der Fehler über alle Wertebereiche ungefähr gleich [relativer Fehler]. Die absoluten Fehlerwerte haben jedoch bei größeren x-Werten so eine Varianz der möglichen y-Werte, dass keine befriedigenden Prädiktionen zu erwarten sind.)

Egal wie wir eine Gerade in diese Punktwolke legen, wir werden keine befriedigende Fehlergröße erhalten.

Nehmen wir einmal eine andere Spalte für X, bei der wir vor allem eine nicht-lineare Korrelation erkannt haben: “highway-mpg”

Wenn wir dann das Training wiederholen:

Die R²-Werte sind nicht gerade berauschend, und das erklärt sich auch leicht, wenn wir die Trainings- und Testdaten sowie die gelernte Funktionsgerade visualisieren:

Die Gerade lässt sich nicht wirklich gut durch diese Punktwolke legen, da letztere eher eine Kurve als eine Gerade bildet. Im Grunde könnte eine Gerade noch einigermaßen gut in den Bereich von 22 bis 43 mpg passen und vermutlich annehmbare Ergebnisse liefern. Die Wertebereiche darunter und darüber jedoch verzerren zu sehr und sorgen zudem dafür, dass die Gerade auch innerhalb des mittleren Bereiches zu weit nach oben verschoben ist (ggf. könnte hier eine Ridge-/Lasso-Regression helfen).

Richtig gute Vorhersagen über nicht-lineare Verhältnisse können jedoch nur mit einer nicht-linearen Regression erreicht werden.

Nicht-lineare Regression mit Scikit-Learn

Nicht-lineare Regressionsanalysen erlauben es uns, nicht-lineare korrelierende Werte-Paare als Funktion zu erlernen. Im folgenden Scatter-Plot sehen wir zum einen die gewohnte lineare Regressionsgerade (y = a * x + b) in rot, eine polinominale Regressionskurve dritten Grades (y = a * x³ + b * x² + c * x + d) in violet sowie einen Entscheidungsweg einer Entscheidungsbaum-Regression in gelb.

Nicht-lineare Regressionsanalysen passen sich dem Verlauf der Punktwolke sehr viel besser an und können somit in der Regel auch sehr gute Vorhersageergebnisse liefern. Ich ziehe hier nun jedoch einen Gedankenstrich, liefere aber den Quellcode für die lineare Regression als auch für die beiden nicht-linearen Regressionen mit:

Python Script Regression via Scikit-Learn

Weitere Anmerkungen

  • Bibliotheken wie Scitkit-Learn erlauben es, machinelle Lernverfahren schnell und unkompliziert anwenden zu können. Allerdings sollte man auch verstehen, wei diese Verfahren im Hintergrund mathematisch arbeiten. Diese Bibliotheken befreien uns also nicht gänzlich von der grauen Theorie.
  • Statt der “reinen” lineare Regression (LinearRegression()) können auch eine Ridge-Regression (Ridge()), Lasso-Regression (Lasso()) oder eine Kombination aus beiden als sogenannte ElasticNet-Regression (ElasticNet()). Bei diesen kann über Parametern gesteuert werden, wie stark Ausreißer in den Daten berücksichtigt werden sollen.
  • Vor einer Regression sollten die Werte skaliert werden, idealerweise durch Standardisierung der Werte (sklearn.preprocessing.StandardScaler()) oder durch Normierung (sklearn.preprocessing.Normalizer()).
  • Wir haben hier nur zwei-dimensional betrachtet. In der Praxis ist das jedoch selten ausreichend, auch der Fahrzeug-Preis ist weder von der Motor-Leistung, noch von dem Kraftstoffverbrauch alleine abhängig – Es nehmen viele Größen auf den Preis Einfluss, somit benötigen wir multivariate Regressionsanalysen.

Benjamin Aunkofer

Benjamin Aunkofer ist Lead Data Scientist bei DATANOMIQ und Hochschul-Dozent mit Fokus auf Business Analytics. Neben Data Science engagiert er sich auch sehr für die aktuellen Trends rund um die Industrie 4.0 im Connected Industry e.V..

4 replies
  1. Steffen Brinkmann says:

    Hallo,
    den ersten Plot mit dem Ergebnis der linearen Regression (Nummerierung der Abbildungen wäre super) interpretieren Sie dahingehend, dass die Fehler bei großen Werten zu hoch sind, um gute Ergebnisse zu liefern. Das sieht in der Tat so aus, wenn Mann linear plottet. Das ist ein viel zu häufig gesehener Fehler. Wenn man die selben Daten logarithmisch plottet, dann sieht man, was man mit etwas Aufmerksamkeit auch beim obigen Bild sieht: die Streuung bei jedem Wert auf der x-Achse (Leistung) ist ungefähr ein Faktor 2 bis 3. Also der Quotient aus dem höchsten und niedrigsten Preis bei gegebener Leistung. Der relative Fehler (und das ist der aussagekräftige) bleibt ungefähr gleich. Ein log-log oder lin-log Plot hätte das auch intuitiv gezeigt. Bei letzterem wäre das lineare Verhältnis der beiden Größen natürlich nicht mehr als Gerade erschienen.

    Merke: Traue keiner Analyse, die Du nicht selbst gefälscht hast 😉

    Schlimm ist es, wenn so etwas von den Tutorials in die Entscheidungsebenen von Firmen und Regierungen wandert!

    Reply
  2. Benjamin Aunkofer
    Benjamin Aunkofer says:

    Hallo Steffen,

    vielen Dank für die Anmerkung! Ich freue mich stets sehr, wenn auch mal etwas Feedback von Mit- und Querdenkern kommt. Data Science braucht auch immer Diskussion (oder zumindest: ich brauche sie). Es ist absolut (Wortspiel ;-)) richtig, dass der relative Fehler aussagekräftiger ist, wenn es um die Validierung des Modells zu bestimmen. Das erste Regressions-Plot zeigt ja auch schon ohne logarithmische Achsenskalierung, dass die Regressionsgerade ziemlich genau mittig durch die Punktwolke verläuft und somit kaum zu verbessern ist.

    Auf die Idee der logarithmischen Darstellung bin ich tatsächlich nicht gekommen, hier die Darstellung, die zeigt, dass nicht mehr aus den wenigen Daten herauszuholen ist:

    Nochmals danke für die Idee!

    Allerdings möchte ich bzgl. des relativen Fehler auch etwas entschärfen: Ein über den Wertebereich gleichmäßig bleibender relative Fehler mag die Modell-Angemessenheit beschreiben, dennoch kann das Modell für bestimmte (höhere) X-Wertebereiche zu unbrauchbaren y-Prädiktionen führen. Gedankenspiel: Wenn wir Autos mit 100 PS betrachten und die PS-Angaben zwischen 90 und 110 PS schwanken, haben wir einen relativen Fehler von 10%. Wenn wir Autos mit 500 PS betrachten, möchten wir vermutlich ebenfalls eine auf 10 PS genaue Prädiktion, vielleicht würden wir aber auch eine auf 25 PS genaue Prädiktion akzeptieren. Der relative Fehler würde dann aber zu einem Prädiktionspielraum von 450 bis 550 PS. Das kann für Geschäftsanwendung dann wieder eher unbrauchbar sein.

    Was ich damit irgendwie versuche zu beschreiben: Auch der relative Fehler ist nicht immer der allein-wichtige 🙂 Es gibt auch Modelle, die einem Eisverkäufer vorhersagen, dass er bei 27°C Außentemperatur zwischen 200 und 2000 Eis verkaufen wird 😉

    Reply
  3. Chris says:

    Cooles Tutorial! Und die Funktion “.scatter_matrix()” kannte ich bis jetzt tatsächlich noch gar nicht. Habe immer wie ein Bekloppter manuell Scatterplots mit einzelnen Merkmalspaaren erstellt (oder alternativ eine Korrelationsmatrix). Zur linearen Regression: Mittlerweile wissen wir ja alle, dass neuronale Netze das Heilmittel für alle Vorhersageprobleme sind ;). Wie dem auch sei, euren Blog finde ich echt interessant und es ist erfrischend, mal etwas zum Thema Data Science und Machine Learning in deutscher Sprache zu lesen. Top!

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