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这篇CFSDN的博客文章Python多项式回归的实现方法由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
多项式回归是一种线性回归形式，其中自变量x和因变量y之间的关系被建模为n次多项式。多项式回归拟合x的值与y的相应条件均值之间的非线性关系，表示为e（y | x） 。
为什么多项式回归:
多项式回归的使用:
这些基本上用于定义或描述非线性现象，例如:
回归分析的基本目标是根据自变量x的值来模拟因变量y的期望值。在简单回归中，我们使用以下等式 y = a + bx + e 。
这里y是因变量，a是y截距，b是斜率，e是误差率.
在许多情况下，这种线性模型将无法解决。例如，如果我们在这种情况下根据合成温度分析化学合成的产生，我们使用二次模型y = a + b1x + b2 ^ 2 + e 。
这里y是x的因变量，a是y截距，e是误差率.
通常，我们可以将其建模为第n个值。y = a + b1x + b2x ^ 2 + .... + bnx ^ n 。
由于回归函数在未知变量方面是线性的，因此这些模型从估计的角度来看是线性的.
因此，通过最小二乘技术，让我们计算y的响应值.
python中的多项式回归
要获得用于分析多项式回归的数据集，请单击此处.
步骤1：导入库和数据集 。
导入重要的库和我们用于执行多项式回归的数据集.
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# 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：将数据集分为2个组件 。
将数据集划分为两个组件，即x和yx将包含1到2之间的列.y将包含2列.
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1
2
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x
=
datas.iloc[:,
1
:
2
].values
y
=
datas.iloc[:,
2
].values
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第3步：将线性回归拟合到数据集 。
拟合线性回归模型在两个组件上.
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# fitting linear regression to the dataset
from
sklearn.linear_model
import
linearregression
lin
=
linearregression()
lin.fit(x, y)
|
第4步：将多项式回归拟合到数据集 。
将多项式回归模型拟合到两个分量x和y上.
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|
# 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)
|
步骤5：在此步骤中，我们使用散点图可视化线性回归结果.
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# visualising the linear regression results
plt.scatter(x, y, color
=
'blue'
)
plt.plot(x, lin.predict(x), color
=
'red'
)
plt.title(
'linear regression'
)
plt.xlabel(
'temperature'
)
plt.ylabel(
'pressure'
)
plt.show()
|
步骤6：使用散点图可视化多项式回归结果.
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# visualising the polynomial regression results
plt.scatter(x, y, color
=
'blue'
)
plt.plot(x, lin2.predict(poly.fit_transform(x)), color
=
'red'
)
plt.title(
'polynomial regression'
)
plt.xlabel(
'temperature'
)
plt.ylabel(
'pressure'
)
plt.show()
|
步骤7：使用线性和多项式回归预测新结果.
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# predicting a new result with linear regression
lin.predict(
110.0
)
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2
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# predicting a new result with polynomial regression
lin2.predict(poly.fit_transform(
110.0
))
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使用多项式回归的优点:
使用多项式回归的缺点 。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我.
原文链接：https://www.cnblogs.com/python01/p/10329383.html 。
最后此篇关于Python多项式回归的实现方法的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于Python多项式回归的实现方法的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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