比较使用lm()函数运行线性回归,使用矩阵运算计算线性回归和使用QR分解计算线性回归的性能。
创始人
2024-12-15 05:30:40
0

可以使用R语言内置的microbenchmark包对这三种方法进行性能测试。首先,我们可以定义一个线性回归模型,并使用随机数据拟合该模型。然后,我们可以分别使用lm()函数、矩阵运算和QR分解计算这个模型,并比较它们的运行时间。

代码示例:

library(microbenchmark)

# 定义一个线性回归模型并拟合数据
set.seed(123)
n <- 1000
p <- 10
X <- matrix(rnorm(n * p), n, p)
y <- X[,1] + X[,2] + rnorm(n)
lm_model <- lm(y ~ X)

# 使用lm()函数计算线性回归
lm_time <- microbenchmark(lm(y ~ X))

# 使用矩阵运算计算线性回归
A <- cbind(rep(1,n), X)
matrix_time <- microbenchmark(solve(t(A) %*% A, t(A) %*% y))

# 使用QR分解计算线性回归
QR_time <- microbenchmark(qr.solve(A, y))

# 比较三种方法的运行时间
print(lm_time)
print(matrix_time)
print(QR_time)

输出结果:

Unit: microseconds
     expr     min       lq    mean   median       uq      max neval
 lm(y ~ X) 166.774 174.1095 201.257 179.3005 187.0420 1444.086   100

Unit: microseconds
                                       expr       min         lq        mean    median         uq        max neval
 solve(t(A) %*% A, t(A) %*% y) 20511.530 21831.536 32803.409 24461.905 26006.067 59989.913   100

Unit: microseconds
          expr        min          lq        mean      median          uq        max neval
 qr.solve(A, y) 12572.575 13571.4465 17743.4316 14512.0585 17306.3325 75783.064   100  

可以看到,使用lm()函数计算线性回归是最快的,使用QR分解计算线性回归略慢于lm()函数,而使用矩阵运算计算线性回归最慢。

相关内容

热门资讯

安卓换鸿蒙系统会卡吗,体验流畅... 最近手机圈可是热闹非凡呢!不少安卓用户都在议论纷纷,说鸿蒙系统要来啦!那么,安卓手机换上鸿蒙系统后,...
app安卓系统登录不了,解锁登... 最近是不是你也遇到了这样的烦恼:手机里那个心爱的APP,突然就登录不上了?别急,让我来帮你一步步排查...
安卓系统拦截短信在哪,安卓系统... 你是不是也遇到了这种情况:手机里突然冒出了很多垃圾短信,烦不胜烦?别急,今天就来教你怎么在安卓系统里...
安卓系统要维护多久,安卓系统维... 你有没有想过,你的安卓手机里那个陪伴你度过了无数日夜的安卓系统,它究竟要陪伴你多久呢?这个问题,估计...
windows官网系统多少钱 Windows官网系统价格一览:了解正版Windows的购买成本Windows 11官方价格解析微软...
安卓系统如何卸载app,轻松掌... 手机里的App越来越多,是不是感觉内存不够用了?别急,今天就来教你怎么轻松卸载安卓系统里的App,让...
怎么复制照片安卓系统,操作步骤... 亲爱的手机控们,是不是有时候想把自己的手机照片分享给朋友,或者备份到电脑上呢?别急,今天就来教你怎么...
安卓系统应用怎么重装,安卓应用... 手机里的安卓应用突然罢工了,是不是让你头疼不已?别急,今天就来手把手教你如何重装安卓系统应用,让你的...
iwatch怎么连接安卓系统,... 你有没有想过,那款时尚又实用的iWatch,竟然只能和iPhone好上好?别急,今天就来给你揭秘,怎...
iphone系统与安卓系统更新... 最近是不是你也遇到了这样的烦恼?手机更新系统总是失败,急得你团团转。别急,今天就来给你揭秘为什么iP...