y = 0.5 * x ** 2 + x + 2 + np.random.normal(0, 1, size=100) # 先用线性回归进行拟合 from sklearn.linear_model import LinearRegression lr = LinearRegression() lr.fit(X, y) y_predict = lr.predict(X) #得到的是一个预测值数组 plt.scatter(x,y) #画出散点图 plt.plot(np.sort...
在多项式回归中,常用的评估指标是均方误差(Mean Squared Error,MSE)。可以使用sklearn.metrics.mean_squared_error函数来计算。 fromsklearn.metricsimportmean_squared_error# 计算预测结果的均方误差mse=mean_squared_error(Y,Y_pred)print("均方误差:",mse) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 步骤6:输出结果 最后,我们...
实现功能: 特征与目标之间是非线性关系,需使用多项式回归,scikit-learn对多项式回归没有直接的方法,而是在数据预处理模块sklearn.preprocessing提供了PolynomialFeatures()类,该类将数据集变换为具有高次项特征的新数据集,将原始问题转化为线性回归问题,再使用线性回归方法对转化后的数据集进行训练,从而间接地进行多项式回归...
这两者的联系在于，多项式回归可以看作是使用泰勒级数的一种形式来对数据进行拟合。如果我们认为一个复杂的非线性关系可以使用一个低阶多项式来近似，那么我们就可以使用多项式回归来进行建模。在这个过程中，泰勒级数的理念提供了理论支持，即任何光滑的函数在局部都可以用多项式来近似。python运行效果当degree=1 时 就是...
无规**es上传685.7 KB文件格式rarPython机器学习 fredmd_transformed数据集 线性回归 多项式回归 Lasso 岭回归 ElasticNet 等多种机器学习算法 预测模型 机器学习 numpy pandas sklearn 数据分析 数据挖掘 dates\tRPI\tW875RX1\tDPCERA3M086SBEA\tCMRMTSPLx\tRETAILx\tINDPRO\tIPFPNSS\tIPFINAL\tIPCONGD\tIPDCONGD...
多项式回归(Polynomial Regression)是一种用于建模数据与目标变量之间非线性关系的方法。与简单的线性回归不同,多项式回归通过增加自变量的高次项,提供了更为复杂的模型来拟合数据。 泰勒级数则是微积分学中的一个概念,用无穷级数表示一个函数。泰勒级数是将一个函数在某点处展开为无穷级数,这个无穷级数就是泰勒级数。
python运行效果当degree=1 时 就是我们熟知的线性回归,线性回归是一种利用数理统计中的回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。在回归分析中,只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上...
python运行效果当degree=1 时 就是我们熟知的线性回归,线性回归是一种利用数理统计中的回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。在回归分析中,只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上...
这两者的联系在于,多项式回归可以看作是使用泰勒级数的一种形式来对数据进行拟合。如果我们认为一个复杂的非线性关系可以使用一个低阶多项式来近似,那么我们就可以使用多项式回归来进行建模。在这个过程中,泰勒级数的理念提供了理论支持,即任何光滑的函数在局部都可以用多项式来近似。 python运行效果当degree=1 时 就是...
多项式回归(Polynomial Regression)是一种用于建模数据与目标变量之间非线性关系的方法。与简单的线性回归不同,多项式回归通过增加自变量的高次项,提供了更为复杂的模型来拟合数据。 泰勒级数则是微积分学中的一个概念,用无穷级数表示一个函数。泰勒级数是将一个函数在某点处展开为无穷级数,这个无穷级数就是泰勒级数。