C++ - 単回帰曲線（指数（ab指数）回帰モデル）の計算！
Updated:
C++ で、数値からなる同サイズの配列2つを説明変数・目的変数とみなして単回帰曲線（指数（ab指数）回帰モデル）を計算する方法についての記録です。
今回は連立1次方程式を解くのに「ガウスの消去法」を使用します。
過去には Fortran 等で実装しています。
0. 前提条件
- Debian GNU/Linux 10.3 (64bit) での作業を想定。
- GCC 9.2.0 (G++ 9.2.0) (C++17) でのコンパイルを想定。
1. アルゴリズムについて
求める曲線を \(y = ab^x\) とする。両辺自然対数をとると
\(\log{y} = \log{ab^x}\) で、さらに \(\log{y}=\log{a} + x\log{b}\) と変形できる。
（ここでの \(\log\) は自然対数 \(\log_e\) のことである）
そして、残差の二乗和 \(S\) は
となる。 \(a,b\) それぞれで偏微分したものを \(0\) とする。
\[\begin{eqnarray*} \frac{\partial S}{\partial a} &=& \frac{2}{a}\sum_{i=1}^{N}(\log{a}+x_{i}\log{b} - \log{y_i})= 0 \\ \frac{\partial S}{\partial b} &=& \frac{2}{b}\sum_{i=1}^{N}(\log{a}+x_{i}\log{b} - \log{y_i})x_i= 0 \end{eqnarray*}\]\(\log{a} = A, \ \log{b} = B\) とおいて、これらを変形すると、
\[\begin{eqnarray*} AN + B\sum_{i=1}^{N}x_i &=& \sum_{i=1}^{N}\log{y_i} \\ A\sum_{i=1}^{N}x_i + B\sum_{i=1}^{N}x_i^2 &=& \sum_{i=1}^{N}x_{i}\log{y_i } \end{eqnarray*}\]となる。これらの連立方程式を解いて、 \(A,\ B\) を得る。
\(\log{a} = A, \ \log{b} = B\) より \(a=e^A, \ b=e^B\) であることから、 \(a,\ b\) が求まる。
2. ガウスの消去法による連立1次方程式の解法について
当ブログ過去記事を参照。
- C++ - 連立方程式解法（ガウスの消去法）！
- Ruby - 連立方程式解法（ガウスの消去法）！
- Python - 連立方程式解法（ガウスの消去法）！
- Fortran - 連立方程式解法（ガウスの消去法）！
3. ソースコードの作成
- ファイル読み込み部分、計算部分、実行部分とソースファイルを分けている。
File: file.hpp
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#ifndef REGRESSION_CURVE_EXP_FILE_HPP_
#define REGRESSION_CURVE_EXP_FILE_HPP_
#include <fstream>
#include <string>
#include <vector>
class File {
std::string f_data;
public:
File(std::string f_data) : f_data(f_data) {}
bool get_text(std::vector<std::vector<double>>&);
};
#endif
File: file.cpp
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#include "file.hpp"
#include <iostream>
#include <sstream>
#include <string>
#include <vector>
bool File::get_text(std::vector<std::vector<double>>& data) {
try {
// ファイル OPEN
std::ifstream ifs(f_data);
if (!ifs.is_open()) return false; // 読み込み失敗
// ファイル READ
std::string buf; // 1行分バッファ
while (getline(ifs, buf)) {
std::vector<double> rec; // 1行分ベクタ
std::istringstream iss(buf); // 文字列ストリーム
std::string field; // 1列分文字列
// 1行分文字列を1行分ベクタに追加
double x, y;
while (iss >> x >> y) {
rec.push_back(x);
rec.push_back(y);
}
// １行分ベクタを data ベクタに追加
if (rec.size() != 0) data.push_back(rec);
}
} catch (...) {
std::cerr << "EXCEPTION!" << std::endl;
return false;
}
return true; // 読み込み成功
}
File: calc.hpp
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#ifndef REGRESSION_CURVE_EXP_CALC_HPP_
#define REGRESSION_CURVE_EXP_CALC_HPP_
#include <vector>
class Calc {
std::vector<std::vector<double>> data; // 元データ
std::vector<std::vector<double>> mtx; // 計算用行列
bool solve_ge(std::vector<std::vector<double>>&); // ガウスの消去法
public:
Calc(std::vector<std::vector<double>>& data) : data(data) {}
unsigned int cnt; // データ件数
bool reg_curve_exp(double&, double&); // 単回帰曲線（指数（ab指数）回帰）の計算
};
#endif
File: calc.cpp
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#include "calc.hpp"
#include <cmath>
#include <iostream>
#include <sstream>
#include <vector>
/**
* @brief 単回帰曲線（指数（ab指数）回帰）の計算
*
* @param[ref] a (double)
* @param[ref] b (double)
* @return 真偽(bool)
* @retval true 成功
* @retval false 失敗
*/
bool Calc::reg_curve_exp(double& a, double& b) {
unsigned int i; // loop インデックス
double s_x = 0.0; // sum(x)
double s_x2 = 0.0; // sum(x * x)
double s_ly = 0.0; // sum(log(y))
double s_xly = 0.0; // sum(x * log(y))
double x = 0.0; // x 計算用
double y = 0.0; // y 計算用
double ly = 0.0; // log(y) 計算用
try {
// データ数
cnt = data.size();
// sum(x), sum(x * x), sum(log(y)), sum(x * log(y))
for (i = 0; i < cnt; i++) {
x = data[i][0];
y = data[i][1];
ly = std::log(y);
s_x += x;
s_x2 += x * x;
s_ly += ly;
s_xly += x * ly;
}
// 行列1行目
mtx.push_back({(double)cnt, s_x, s_ly});
// 行列2行目
mtx.push_back({s_x, s_x2, s_xly});
// 計算（ガウスの消去法）
if (!solve_ge(mtx)) {
std::cout << "[ERROR] Failed to solve by the Gauss-Ellimination method!"
<< std::endl;
return false;
}
// a, b
a = std::exp(mtx[0][2]);
b = std::exp(mtx[1][2]);
} catch (...) {
return false; // 計算失敗
}
return true; // 計算成功
}
/**
* @brief ガウスの消去法
*
* @param[ref] 行列（配列） mtx (double)
* @return 真偽(bool)
* @retval true 成功
* @retval false 失敗
*/
bool Calc::solve_ge(std::vector<std::vector<double>>& mtx) {
int i; // loop インデックス
int j; // loop インデックス
int k; // loop インデックス
int n; // 元（行）の数
double d; // 計算用
try {
n = (int)mtx.size();
// 前進消去
for (k = 0; k < n - 1; k++) {
for (i = k + 1; i < n; i++) {
d = mtx[i][k] / mtx[k][k];
for (j = k + 1; j <= n; j++)
mtx[i][j] -= mtx[k][j] * d;
}
}
// 後退代入
for (i = n - 1; i >= 0; i--) {
d = mtx[i][n];
for (j = i + 1; j < n; j++)
d -= mtx[i][j] * mtx[j][n];
mtx[i][n] = d / mtx[i][i];
}
} catch (...) {
return false; // 計算失敗
}
return true; // 計算成功
}
File: regression_curve_exp.cpp
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/***********************************************************
単回帰曲線（指数（ab指数）回帰モデル）計算
: y = a * b**x
: 連立方程式をガウスの消去法で解く方法
DATE AUTHOR VERSION
2020.06.03 mk-mode.com 1.00 新規作成
Copyright(C) 2020 mk-mode.com All Rights Reserved.
***********************************************************/
#include "calc.hpp"
#include "file.hpp"
#include <cstdlib> // for EXIT_XXXX
#include <iomanip> // for setprecision
#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>
int main(int argc, char* argv[]) {
std::string f_data; // データファイル名
std::vector<std::vector<double>> data; // データ配列
std::size_t i; // loop インデックス
double a; // 定数 a
double b; // 係数 b
try {
// コマンドライン引数のチェック
if (argc != 2) {
std::cerr << "[ERROR] Number of arguments is wrong!\n"
<< "[USAGE] ./regression_curve_exp <file_name>"
<< std::endl;
return EXIT_FAILURE;
}
// ファイル名取得
f_data = argv[1];
// データ取得
File file(f_data);
if (!file.get_text(data)) {
std::cout << "[ERROR] Failed to read the file!" << std::endl;
return EXIT_FAILURE;
}
// データ一覧出力
std::cout << std::fixed << std::setprecision(4);
std::cout << "説明変数 X 目的変数 Y" << std::endl;
for (i = 0; i < data.size(); i++)
std::cout << std::setw(10) << std::right << data[i][0]
<< " "
<< std::setw(10) << std::right << data[i][1]
<< std::endl;
// 計算
Calc calc(data);
if (!calc.reg_curve_exp(a, b)) {
std::cout << "[ERROR] Failed to calculate!" << std::endl;
return EXIT_FAILURE;
}
// 結果出力
std::cout << std::fixed << std::setprecision(8);
std::cout << "---\n"
<< "a = " << std::setw(16) << std::right << a
<< "\n"
<< "b = " << std::setw(16) << std::right << b
<< std::endl;
} catch (...) {
std::cerr << "EXCEPTION!" << std::endl;
return EXIT_FAILURE;
}
return EXIT_SUCCESS;
}
4. ソースコードのコンパイル
まず、以下のように Makefile を作成する。（行頭のインデントはタブ文字）
File: Makefile
gcc_options = -std=c++17 -Wall -O2 --pedantic-errors
regression_curve_exp: regression_curve_exp.o file.o calc.o
g++ $(gcc_options) -o $@ $^
regression_curve_exp.o : regression_curve_exp.cpp
g++ $(gcc_options) -c $<
file.o : file.cpp
g++ $(gcc_options) -c $<
calc.o : calc.cpp
g++ $(gcc_options) -c $<
run : regression_curve_exp
./regression_curve_exp
clean :
rm -f ./regression_curve_exp
rm -f ./*.o
.PHONY : run clean
そして、ビルド（コンパイル＆リンク）。
$ make
5. 動作確認
まず、以下のような入力ファイルを用意する。
（各行は x と y の値）
File: data.txt
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そして、ファイル名を引数に指定して実行。
$ ./regression_curve_exp data.txt
説明変数 X 目的変数 Y
83.0000 183.0000
71.0000 168.0000
64.0000 171.0000
69.0000 178.0000
69.0000 176.0000
64.0000 172.0000
68.0000 165.0000
59.0000 158.0000
81.0000 183.0000
91.0000 182.0000
57.0000 163.0000
65.0000 175.0000
58.0000 164.0000
62.0000 175.0000
---
a = 134.44579219
b = 1.00361092
参考までに、上記で使用した2変量の各点と作成された単回帰直線を gnuplot で描画してみた。
以上。
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