多項式回歸是一種線性回歸形式，其中自變數x和因變數y之間的關係被建模為n次多項式。多項式回歸擬合x的值與y的相應條件均值之間的非線性關係，表示為e（y | x）
為什麼多項式回歸：
多項式回歸的使用：
這些基本上用於定義或描述非線性現象，例如：
回歸分析的基本目標是根據自變數x的值來模擬因變數y的期望值。在簡單回歸中，我們使用以下等式 y = a + bx + e
這裡y是因變數，a是y截距，b是斜率，e是誤差率。
在許多情況下，這種線性模型將無法解決。例如，如果我們在這種情況下根據合成溫度分析化學合成的產生，我們使用二次模型y = a + b1x + b2 ^ 2 + e
這裡y是x的因變數，a是y截距，e是誤差率。
通常，我們可以將其建模為第n個值。y = a + b1x + b2x ^ 2 + .... + bnx ^ n
由於回歸函式在未知變數方面是線性的，因此這些模型從估計的角度來看是線性的。
因此，通過最小二乘技術，讓我們計算y的響應值。
python中的多項式回歸:
要獲得用於分析多項式回歸的資料集，請單擊此處。
步驟1：導入庫和資料集
匯入重要的庫和我們用於執行多項式回歸的資料集。
# importing the libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# importing the dataset
datas = pd.read_csv('data.csv')
datas
第2步：將資料集分為2個元件
將資料集劃分為兩個元件，即x和yx將包含1到2之間的列.y將包含2列。
x = datas.iloc[:, 1:2].values
y = datas.iloc[:, 2].values
第3步：將線性回歸擬合到資料集
擬合線性回歸模型在兩個元件上。
# fitting linear regression to the dataset
from sklearn.linear_model import linearregression
lin = linearregression()
lin.fit(x, y)
第4步：將多項式回歸擬合到資料集
將多項式回歸模型擬合到兩個分量x和y上。
# fitting polynomial regression to the dataset
from sklearn.preprocessing import polynomialfeatures
poly = polynomialfeatures(degree = 4)
x_poly = poly.fit_transform(x)
poly.fit(x_poly, y)
lin2 = linearregression()
lin2.fit(x_poly, y)
步驟5：在此步驟中，我們使用散點圖視覺化線性回歸結果。
# visualising the linear regwww.cppcns.comression results
plt.scatter(x, y, color = 'blue')
plt.plot(x, lin.prewww.cppcns.comdict(x), color = 'red')
plt.title('linear regression')
plwww.cppcns.comt.xlabel('temperature')
plt.ylabel('pressure')
plt.show()
步驟6：使用散點圖視覺化多項式回歸結果。
# visualising the polynomial regression results
plt.scatter(x, y, color = 'blue')
plt.pl程式設計客棧ot(x, lin2.predict(poly.fit_transform(x)), color = 'red')
plt.title('polynomial regression')
plt.xlabel('temperature')
plt.ylabel('pressure')
plt.show()
步驟7：使用線性和多項式回歸**新結果。
# predicting a new result with linear regression
lin.predict(110.0)
# predicting a new result with polynomial regression
lin2.predict(poly.fit_transform(nfaxzro110.0))
使用多項式回歸的優點：
使用多項式回歸的缺點
本文標題: python多項式回歸的實現方法
本文位址:
Python 多項式回歸
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多項式回歸
多項式回歸 import torch import numpy defmake features x 獲取 x,x 2,x 3 的矩陣 x x.unsqueeze 1 將一維資料變為 n，1 二維矩陣形式 return torch.cat x i for i in range 1 4 1 按列拼接 ...