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JavaScript机器学习之线性回归

IP云
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译者按: AI时代，不会机器学习的JavaScript开发者不是好的前端工程师。

原文: Machine Learning with JavaScript : Part 1

译者: Fundebug

为了保证可读性，本文采用意译而非直译。另外，本文版权归原作者所有，翻译仅用于学习

使用JavaScript做机器学习？不是应该用Python吗？是不是我疯了才用JavaScript做如此繁重的计算？难道我不用Python和R是为了装逼？scikit-learn(Python机器学习库)不能使用Python吧？

嗯，我并没有开玩笑…

其实呢，类似于Python的scikit-learn，JavaScript开发者也开发了一些机器学习库，我打算用一下它们。

JavaScript不能用于机器学习？

  1. 太慢（幻觉？）
  2. 矩阵操作太难（有函数库啊，比如math.js）
  3. JavaScript只能用于前端开发（Node.js开发者笑了）
  4. 机器学习库都是Python（JS开发者）

JavaScript机器学习库

  1. brain.js (神经网络)
  2. Synaptic (神经网络)
  3. Natural (自然语言处理)
  4. ConvNetJS (卷积神经网络)
  5. mljs (一系列AI库)
  6. Neataptic (神经网络)
  7. Webdnn (深度学习)

我们将使用mljs来实现线性回归，源代码在GitHub仓库： machine-learning-with-js。下面是详细步骤：

1. 安装模块

$ yarn add ml-regression csvtojson

或者使用 npm

$ npm install ml-regression csvtojson
  • ml-regression模块提供了一些回归算法
  • csvtojson模块用于将CSV数据转换为JSON。

2. 初始化并导入数据

下载.csv数据。

假设你已经初始化了一个NPM项目，请在index.js中输入以下内容：

const ml = require("ml-regression");
const csv = require("csvtojson");
const SLR = ml.SLR; // 线性回归
 
const csvFilePath = "advertising.csv"; // 训练数据
let csvData = [],
X = [],
y = [];
 
let regressionModel;

使用csvtojson模块的fromFile方法加载数据：

csv()
.fromFile(csvFilePath)
.on("json", (jsonObj) => {
csvData.push(jsonObj);
})
.on("done", () => {
dressData();
performRegression();
});

3. 转换数据

导入的数据为json对象数组，我们需要使用dressData函数将其转化为两个数据向量x和y:

// 将JSON数据转换为向量数据
function dressData() {
/**
* 原始数据中每一行为JSON对象
* 因此需要将数据转换为向量数据，并将字符串解析为浮点数
* {
* TV: "10",
* Radio: "100",
* Newspaper: "20",
* "Sales": "1000"
* }
*/
csvData.forEach((row) => {
X.push(f(row.Radio));
y.push(f(row.Sales));
});
}
 
 
// 将字符串解析为浮点数
function f(s) {
return parseFloat(s);
}

4. 训练数据并预测

编写performRegression函数：

// 使用线性回归算法训练数据
function performRegression() {
regressionModel = new SLR(X, y);
console.log(regressionModel.toString(3));
predictOutput();
}

regressionModel的toString方法可以指定参数的精确度。

predictOutput函数可以根据输入值输出预测值。

// 接收输入数据，然后输出预测值
function predictOutput() {
rl.question("请输入X用于预测(输入CTRL+C退出) : ", (answer) => {
console.log(`当X = ${answer}时, 预测值y = ${regressionModel.predict(parseFloat(answer))}`);
predictOutput();
});
}

predictOutput函数使用了Node.js的Readline模块：

const readline = require("readline");
 
const rl = readline.createInterface({
input: process.stdin,
output: process.stdout
});

5. 完整程序

完整的程序index.js是这样的：

const ml = require("ml-regression");
const csv = require("csvtojson");
const SLR = ml.SLR; // 线性回归
 
const csvFilePath = "advertising.csv"; // 训练数据
let csvData = [],
X = [],
y = [];
 
let regressionModel;
 
const readline = require("readline");
 
const rl = readline.createInterface({
input: process.stdin,
output: process.stdout
});
 
csv()
.fromFile(csvFilePath)
.on("json", (jsonObj) => {
csvData.push(jsonObj);
})
.on("done", () => {
dressData();
performRegression();
});
 
 
// 使用线性回归算法训练数据
function performRegression() {
regressionModel = new SLR(X, y);
console.log(regressionModel.toString(3));
predictOutput();
}
 
 
// 将JSON数据转换为向量数据
function dressData() {
/**
* 原始数据中每一行为JSON对象
* 因此需要将数据转换为向量数据，并将字符串解析为浮点数
* {
* TV: "10",
* Radio: "100",
* Newspaper: "20",
* "Sales": "1000"
* }
*/
csvData.forEach((row) => {
X.push(f(row.Radio));
y.push(f(row.Sales));
});
}
 
 
// 将字符串解析为浮点数
function f(s) {
return parseFloat(s);
}
 
 
// 接收输入数据，然后输出预测值
function predictOutput() {
rl.question("请输入X用于预测(输入CTRL+C退出) : ", (answer) => {
console.log(`当X = ${answer}时, 预测值y = ${regressionModel.predict(parseFloat(answer))}`);
predictOutput();
});
}

执行 node index.js ，则输出如下：

$ node index.js
f(x) = 0.202 * x + 9.31
请输入X用于预测(输入CTRL+C退出) : 151.5
当X = 151.5时, 预测值y = 39.98974927911285
请输入X用于预测(输入CTRL+C退出) :

恭喜！你已经使用JavaScript训练了一个线性回归模型，如下：

f(x) = 0.202 * x + 9.31

感兴趣的话，请持续关注 machine-learning-with-js，我将使用JavaScript实现各种机器学习算法。

关于Fundebug

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