python - 具有大值的 numpy linalg.lstsq

我正在使用 linalg.lstsq 在这样的函数中构建回归线:

def lsreg(x, y):
    if not isinstance(x, np.ndarray):
        x = np.array(x)
    if not isinstance(y, np.ndarray):
        y = np.array(y)
    A = np.array([x, np.ones(len(x))])
    ret = np.linalg.lstsq(A.T, y)
    return ret[0]

并像这样调用它:

x = np.array([10000001, 10000002, 10000003])
y = np.array([3.0, 4.0, 5.0])
regress = lsreg(x, y)
fit = regress[0]*x + regress[1]
print fit

y得到的输出是:

[ 3.  4.  5.]

到现在为止还挺好。现在，如果我像这样改变 x:

x = np.array([100000001, 100000002, 100000003])
y = np.array([3.0, 4.0, 5.0])
regress = lsreg(x, y)
fit = regress[0]*x + regress[1]
print fit

我得到

[ 3.99999997  4.00000001  4.00000005]

而不是接近 3、4 和 5 的东西。

关于发生了什么的任何线索？

最佳答案

您的问题是由于求解病态方程组时出现的数值错误造成的。

In [115]: np.linalg.lstsq(A.T, y)
Out[115]:
(array([  3.99999993e-08,   3.99999985e-16]),
 array([], dtype=float64),
 1,
 array([  1.73205084e+08,   1.41421352e-08]))

请注意， np.linalg.lstsq 为从输入矩阵形成的矩阵 AA.T 的秩返回“1”。这意味着它认为你的矩阵是 1 级，因此是病态的(因为你的最小二乘系统是一个 2 x 2 方程组，它应该是 2 级)。接近 0 的第二个奇异值证实了这一点。这就是“错误”结果的原因。您应该沿着“数值线性代数数值错误”的路线搜索以了解有关此问题的更多信息。

关于python - 具有大值的 numpy linalg.lstsq，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/20736255/