创建多项式回归模型
多项式回归自变量.png
觉得要点就是要建立自变量的多次幂变量，其他和线性回归差不多，都是拟合，就是将方法应用于数据，转换就是将数据赋值给变量。
程序：
from sklearn.linear_model import LinearRegression
lin_reg=LinearRegression()
lin_reg.fit(X,y)
#fitting polynomial regression to dataset
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
poly_reg=PolynomialFeatures(degree=2)
X_poly=poly_reg.fit_transform(X)
lin_reg_2=LinearRegression()
lin_reg_2.fit(X_poly,y)
错误原因.png
注意：之前另X=dataset[: , 1]会出现问题，必须改成X=dataset[: , 1:2]才不会出问题，为什么呢？可能跟前者没有列数大小有关。
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