回归拟合是最基础的数据分析方法，而线性回归又是最基础的回归拟合。对于分布非常集中的数据，可以直接采用最小二乘法进行回归拟合。甚至，我们可以直接把数据放到excel表格中，使用excel直接进行拟合。然而，当数据中含有噪声的时候，必须采用新的算法过滤噪声点。
上图为采用sklearn的RANSAC算法进行线性拟合的结果图。如图所示，图中绿色点被RANSAC算法识别为inliers，而黄色点被RANSAC算法识别为outliers。
1 import numpy as np
2 from matplotlib import pyplot as plt
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4 from sklearn import linear_model, datasets
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7 n_samples = 1000
8 n_outliers = 50
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11 X, y, coef = datasets.make_regression(n_samples=n_samples, n_features=1,
12 n_informative=1, noise=10,
13 coef=True, random_state=0)
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15 # Add outlier data
16 np.random.seed(0)
17 X[:n_outliers] = 3 + 0.5 * np.random.normal(size=(n_outliers, 1))
18 y[:n_outliers] = -3 + 10 * np.random.normal(size=n_outliers)
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20 # Fit line using all data
21 model = linear_model.LinearRegression()
22 model.fit(X, y)
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24 # Robustly fit linear model with RANSAC algorithm
25 model_ransac = linear_model.RANSACRegressor(linear_model.LinearRegression())
26 model_ransac.fit(X, y)
27 inlier_mask = model_ransac.inlier_mask_
28 outlier_mask = np.logical_not(inlier_mask)
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30 # Predict data of estimated models
31 line_X = np.arange(-5, 5)
32 line_y = model.predict(line_X[:, np.newaxis])
33 line_y_ransac = model_ransac.predict(line_X[:, np.newaxis])
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35 # Compare estimated coefficients
36 print("Estimated coefficients (true, normal, RANSAC):")
37 print(coef, model.coef_, model_ransac.estimator_.coef_)
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39 lw = 2
40 plt.scatter(X[inlier_mask], y[inlier_mask], color='yellowgreen', marker='.',
41 label='Inliers')
42 plt.scatter(X[outlier_mask], y[outlier_mask], color='gold', marker='.',
43 label='Outliers')
44 plt.plot(line_X, line_y, color='navy', linestyle='-', linewidth=lw,
45 label='Linear regressor')
46 plt.plot(line_X, line_y_ransac, color='cornflowerblue', linestyle='-',
47 linewidth=lw, label='RANSAC regressor')
48 plt.legend(loc='lower right')
49 plt.show()
http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.RANSACRegressor.html
