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摘要：機器學(xué)習(xí)多項式回歸原理介紹機器學(xué)習(xí)多項式回歸實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)多項式回歸實現(xiàn)使用框架實現(xiàn)多項式回歸。使用函數(shù)簡化這部分預(yù)處理過程。當(dāng)為時，中的第一個值為，中的值為實際的截距。如圖，第一部分是為時的結(jié)果，第二部分是為時的結(jié)果。
【機器學(xué)習(xí)】多項式回歸原理介紹
【機器學(xué)習(xí)】多項式回歸python實現(xiàn)
【機器學(xué)習(xí)】多項式回歸sklearn實現(xiàn)
使用sklearn框架實現(xiàn)多項式回歸。使用框架更方便，可以少寫很多代碼。
使用一個簡單的數(shù)據(jù)集來模擬，只有幾條數(shù)據(jù)。
如果不用框架，需要自己手動對數(shù)據(jù)添加高階項，有了框架就方便多了。sklearn 使用 Pipeline 函數(shù)簡化這部分預(yù)處理過程。
當(dāng) PolynomialFeatures 中的degree=1時，效果和使用 LinearRegression 相同，得到的是一個線性模型，degree=2時，是二次方程，如果是單變量的就是拋物線，雙變量的就是拋物面。以此類推。
這里有一個 fit_intercept 參數(shù)，下面通過一個例子看一下它的作用。
當(dāng) fit_intercept 為 True 時，coef_ 中的第一個值為 0，intercept_ 中的值為實際的截距。
當(dāng) fit_intercept 為 False 時，coef_ 中的第一個值為截距，intercept_ 中的值為 0。
如圖，第一部分是 fit_intercept 為 True 時的結(jié)果，第二部分是 fit_intercept 為 False 時的結(jié)果。
也就是說當(dāng) fit_intercept 為 False 時，模型就把截距放到系數(shù)的list里面了，不多帶帶拿出來。
為了方便，本文中我們都把 fit_intercept 設(shè)成 False。
運行結(jié)果
從圖中看出數(shù)據(jù)分布在一條拋物線附近。
最終得到的模型為：
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