JavaScript机器学习之线性回归

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？

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

JavaScript机器学习库

brain.js (神经网络)
Synaptic (神经网络)
Natural (自然语言处理)
ConvNetJS (卷积神经网络)
mljs (一系列AI库)
Neataptic (神经网络)
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。

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