当我们需要使用前端进行机器学习时，我们需要找到一种能够处理数据的算法。在这方面，使用回归算法是一个非常好的选择。而在使用回归算法时，npm 包 ml-regression 是一个非常好的选择。
在本篇文章中，我们将教你如何使用 npm 包 ml-regression 来处理数据。在本文中，我们将用一些具体的例子来说明 ml-regression 是如何为您提供帮助的。
概览
这里我们将会涵盖以下内容：
- 安装 ml-regression
- 如何使用 ml-regression
- 对 ml-regression 的深入研究
- ml-regression 代码示例
安装 ml-regression
首先，我们需要将 ml-regression 安装到我们的项目中。通过 npm，您可以轻松地将 ml-regression 安装到您的项目中：
npm install ml-regression
如何使用 ml-regression
我们先来看一个简单的例子。假设我们有以下数据：
const inputs = [[50], [100], [150], [200]]; const outputs = [1.2, 2.3, 3.5, 4.7];
这里的 inputs 是一个二维数组，每个元素是一个一维数组，代表每个时间点的输入。outputs 是一个一维数组，代表每个时间点的输出。
现在，我们想要通过这些数据来训练模型，并进行预测。我们可以通过 Polynomial Regression 来实现这个功能：
const Regression = require('ml-regression').PolynomialRegression;
const regression = new Regression(inputs, outputs, 2);
console.log(regression.predict(250));在这段代码中，我们首先将 ml-regression 中的 PolynomialRegression 引入到我们的代码中。然后，我们通过构造函数创建了一个 regression 实例，随后我们将我们的训练集（inputs & outputs）传递给了构造函数。 接着，我们通过调用 predict 方法，传递新的输入值来进行预测。这里我们传递了 250 作为输入值。
对 ml-regression 的深入研究
ml-regression 不仅仅支持 Polynomial Regression，还支持一些其他的算法，比如： Simple Linear Regression、 Exponential Regression 和 Logistic Regression。
如果你想学习一些其他的算法，你可以重复上述步骤，只需要更改 import 语句和参数即可。
ml-regression 代码示例
请看下面的代码示例，里面包含了如何将 Scatterplot 和 Regression 组件结合使用的例子：
-- -------------------- ---- -------
------ ----- ---- --------
------ -------- ---- ------------
------ ----------- ---- ------------------
------ - ---------- - ---- ----------------
----- ------ - ------ ------ ------ -------
----- ------- - ----- ---- ---- -----
----- ---------- - --- ------------------ -------- ---
----- ---------------- - ---
----- --------- - --
--- ---- - - -- - - ---- - -- ---------- -
------------------------- ------------------------
-
----- ------ - -
------ ----
------- ----
------- -
-- ---
-- ---
-- ---
-- ---
---- --
--
------ -
------ --- -----
------ --------
--
------ -
------ --- ---
------ ---------
--
--
----- ---- - -
-
-- -------------- -- ------
-- --------
----- ----------
--
-
-- ------------------------ -- ------
-- ------------------------ -- ------
----- --------
----- -------------
--
--
----------------
------------ ----------- --------------- ---
-------------------------------
--在这段代码中，首先我们将 Scatterplot 和 Regression 组件引入到我们的代码中。然后我们使用 ml-regression 创建了一个 regression 实例，接着我们循环生成所有要绘制在图表中的点，并用来创建一个 regressionPoints 数组。随后，我们定义了我们希望显示的图表的大小、范围和轴的标题等等。我们最后定义我们希望在图表中显示的数据。
最后，我们使用 ReactDOM 将 ScatterPlot 组件渲染到 DOM 中。通过这个例子，你可以理解如何使用 ml-regression 在 React 应用程序中完成数据分析。
结论
在本篇文章中，我们已经介绍了 ml-regression 的安装和使用。在了解了这些基本知识之后，您可以更深入地探索 ml-regression，学习更多机器学习算法的使用。当使用 ml-regression 时，始终记住，它是一个非常强大的工具，但也需要适当的数据清洗。
来源：JavaScript中文网 ，转载请注明来源 https://www.javascriptcn.com/post/66227