在简单线性回归当中，我们的数据与数据之间是有很大的线性关系。但是现实中很多样本是不成线性关系的。如何把非线性问题变成线性问题呢？多项式回归将原有的特征经过平方等变为新的特征增加进训练集内。例如y=ax+b 增加新的特征x2变为 y=ax2+bx+c，图像就会由线性变为非线性
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
poly = PolynomialFeatures(degree=2)#degree是次幂，这里是2次幂
poly.fit(X)
X2 = poly.transform(X)
原来X为
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转换后
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可以看到原来的一列元素变为了3列，第一列都为1，第二列为原数值，第三列为第二列的平方
当两个特征的时候
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转变后
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可以看到 第一列都为1，第二列和第三列为原列，第4列为第2列的平方，第6列为第2列的平方，那么第5列是什么呢？第5列其实是第2列和第3列的乘积，也就是源数据相乘
【机器学习】多项式回归原理介绍 【机器学习】多项式回归python实现 【机器学习】多项式回归sklearn实现 ...
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摘要：本文主要结合实际案例介绍多项式回归， 多项式回归主要包括一元多项式回归和多元多项式回归，本文主要介绍的是一元...
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多项式回归 U形或者倒U形曲线
多项式回归不是线性的，为了升维 考虑的维度多了，可以更好的拟合数据 本质： 多项式回归不是一个新的回归算法，只是特...
本文我们会通过讲解多项式回归的算法，从而引出机器学习算法中非常重要的一环，即模型泛化相关的知识 1 多项式回归算法...
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本文标题：多项式回归
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