4. 数据拟合:多项式回归能够更好地拟合具有曲线形态的数据,而多元线性回归适用于数据之间的关系大致呈线性分布。 5. 复杂度:多项式回归随着多项式次数的增加,模型的复杂度会上升,可能导致过拟合。多元线性回归的复杂度相对较低,因为它只考虑自变量的线性组合。 6. 应用场景:多项式回归适用于当自变量和因变量之间存在明...
多元线性回归和多项式回归的区别,以及如何转换? ① 例如预测房价,我们有三个特征值,x1是别墅的邻街宽度,x2时别墅的长度,x3 是房子的高度。 注:多元线性回归为ħθ(x) = θ0 +θ1×x1 + θ2×x2 + θ3×x3。 ② 在多项式线性回归时,我们用房子的体积作为特征值,而不直接使用之前的三个特征值。 注...
多元线性回归模型与一元线性回归模型区别表现在如下几个方面：一是解释变量的个数不同；二是模型的经典假设不同，多元线性回归模型比一元线性回归模型多了个“解释变量之间不存在线性相关关系”的假定；三是多元线性回归模型的参数估计式的表达更为复杂。多元线性回归模型，（multivariable linear regression mod...
多元线性回归没有“增加特征”这个过程,只是原始的数据维度大于 1。 多项式回归首先使用多项式特征将原始的特征扩展,然后再去进行多元线性回归。 其实我个人不建议把这两个概念这样作区分。而应该是: 多项式特征是一种特征处理方式,因此,在 sklearn 中,叫 PolynomialFeature,同时这个类是在预处理模块 preprocessing 中的...
如题，由于不知道因变量和3个自变量之间的关系是否呈线性，所以采用多元线性回归和多项式回归分别建模，...