1. 变量关系:多项式回归中,自变量和因变量之间的关系是非线性的,这是通过将自变量进行多项式变换(如平方、立方等)实现的。多元线性回归中,自变量和因变量之间的关系是线性的,即自变量的每个维度都以一次方的形式出现。 2. 模型形式:多项式回归的模型可以表示为 y = β0 + β1*x + β2*x^2 + ... + βn...
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:三次多项式模型为 ħθ(x) = θ0 +θ1×x + θ2×x^2 + θ3×x^3 我们就可以自己创造新的特征x=邻街宽度x房子的深度×房子的高度, ③ 将特征做一个简单的修改,用体积来替换三个特征,就可以使得多元线性回归...
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，...