本文旨在帮助开发者解决在Python中从零实现线性回归时遇到的数值溢出问题。通过分析问题代码，我们将探讨导致溢出的原因，并提供有效的解决方案，确保模型能够稳定训练并获得合理的结果。核心在于数据预处理，特别是特征缩放，以避免计算过程中出现过大的数值。
线性回归中的数值溢出
在使用梯度下降法训练线性回归模型时，可能会遇到RuntimeWarning: overflow encountered 错误。这种错误通常是由于在计算过程中产生了过大的数值，超出了计算机所能表示的范围。具体来说，在计算假设函数、代价函数或更新参数时，如果特征值或目标值过大，就容易导致数值溢出。
问题分析
原始代码中，特征值和目标值的范围较大（特征值从0到1000，目标值从0到200）。在计算hypothesis（假设函数）和cost_function（代价函数）时，这些较大的数值经过多次乘法和加法运算，很容易导致数值溢出。此外，在更新参数时，特征矩阵的转置与误差向量相乘，也可能加剧溢出问题。
解决方案：特征缩放
解决数值溢出的关键在于对特征和目标值进行缩放，将其范围缩小到一个合适的区间，例如[0, 1]或[-1, 1]。常用的缩放方法包括：
归一化（Normalization）： 将数据缩放到[0, 1]区间。
x_normalized = (x - x.min()) / (x.max() - x.min())
标准化（Standardization）： 将数据缩放到均值为0，标准差为1的分布。
x_standardized = (x - x.mean()) / x.std()
在本例中，简单的除以最大值即可将数据缩放到0到1之间。
代码示例
以下是修改后的代码，通过对特征和目标值进行缩放，有效避免了数值溢出：
import numpy as npclass LinearRegression: def __init__( self, features: np.ndarray[np.float64], targets: np.ndarray[np.float64], ) -> None: self.features = np.concatenate((np.ones((features.shape[0], 1)), features), axis=1) self.targets = targets self.params = np.random.randn(features.shape[1] + 1) self.num_samples = features.shape[0] self.num_feats = features.shape[1] self.costs = [] def hypothesis(self) -> np.ndarray[np.float64]: return np.dot(self.features, self.params) def cost_function(self) -> np.float64: pred_vals = self.hypothesis() return (1 / (2 * self.num_samples)) * np.dot((pred_vals - self.targets).T, pred_vals - self.targets) def update(self, alpha: np.float64) -> None: self.params = self.params - (alpha / self.num_samples) * (self.features.T @ (self.hypothesis() - self.targets)) def gradientDescent(self, alpha: np.float64, threshold: np.float64, max_iter: int) -> None: converged = False counter = 0 while not converged: counter += 1 curr_cost = self.cost_function() self.costs.append(curr_cost) self.update(alpha) new_cost = self.cost_function() if abs(new_cost - curr_cost) max_iter: converged = True# 使用缩放后的数据regr = LinearRegression(features=np.linspace(0, 1000, 200, dtype=np.float64).reshape((20, 10))/1000, targets=np.linspace(0, 200, 20, dtype=np.float64)/1000)regr.gradientDescent(0.1, 1e-3, 1e+3)print(regr.cost_function())
注意事项
选择合适的缩放方法： 不同的数据集可能适合不同的缩放方法。需要根据数据的分布情况选择合适的缩放方法。缩放测试数据： 在使用训练好的模型进行预测时，需要对测试数据也进行相同的缩放，以保证预测结果的准确性。学习率的选择： 特征缩放后，可能需要调整学习率alpha的值，以获得更好的收敛效果。
总结
在实现线性回归时，数值溢出是一个常见的问题。通过对特征和目标值进行缩放，可以有效地避免数值溢出，保证模型的稳定训练。同时，需要注意选择合适的缩放方法，并对测试数据进行相同的缩放。此外，学习率的选择也需要根据具体情况进行调整。通过以上方法，可以成功解决线性回归实现中的数值溢出问题，并获得准确的预测结果。
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