多项式回归(Polynomial Regression)是研究一个因变量与一个或多个自变量间多项式的回归分析方法。如果自变量只有一个 时,称为一元多项式回归;如果自变量有多个时,称为多元多项式回归。 1.在一元回归分析中,如果依变量y与自变量x的关系为非线性的,但是又找不到适当的函数曲线来拟合,则可以采用一元多项式回归。 2.多项式...
1.多项式回归(Polynomial Regression). "一元多项式回归":自变量只有一个;"多元多项式回归":自变量有多个。 一元n次多项式:^y=w0+w1x1+w2x2+⋯+wnxny^=w0+w1x1+w2x2+⋯+wnxn 多元多次多项式(二元二次多项式为例):^y=w0+w1x1+w2x2+w3x21+w4x22+w5x1x2y^=w0+w1x1+w2x2+w3x12+w4x22+w5x1x2 2...
SKlearn 机器学习工具包提供了丰富的线性模型学习方法,最重要和应用最广泛的无疑是普通最小二乘法(Ordinary least squares,OLS),此外多项式回归(Polynomial regression)、逻辑回归(Logistic Regression)和岭回归(Ridge regression)也较为常用,将在本文及后续文中介绍。其它方法相对比较特殊,以下根据官网介绍给出简要说明,...
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mp.figure('Polynomial Regression', facecolor='lightgray') mp.title('Polynomial Regression', fontsize=20) mp.xlabel('x', fontsize=14) mp.ylabel('y', fontsize=14) mp.tick_params(labelsize=10) mp.grid(linestyle=':') mp.scatter(x, y, c='dodgerblue', alpha=0.75, ...
多项式回归(Polynomial regression) 多项式回归通过构造特征变量的多项式来扩展简单的线性回归模型。例如将特征变量组合成二阶多项式,可以将抛物面拟合到数据中,从而具有更广泛的灵活性和适应性。 3、SKlearn 中的最小二乘线性回归方法 3.1 最小二乘线性回归类(LinearRegression ) ...
多项式回归(Polynomial Regression): 多项式回归是线性回归的扩展,通过引入多项式特征来处理非线性关系。 它能够拟合更复杂的数据分布,特别是当数据呈现非线性趋势时。 岭回归(Ridge Regression): 岭回归是一种正则化的线性回归方法,用于处理共线性问题(即特征之间高度相关)。
(X, y) # 预测并绘制结果 X_test = np.linspace(-3, 3, 100).reshape(-1, 1) y_pred = poly_reg.predict(X_test) plt.scatter(X, y, color='blue', label='Data') plt.plot(X_test, y_pred, color='red', label='Polynomial Regression') plt.xlabel('X') plt.ylabel('y') plt....
(1)线性回归(Linear Regression) (2)逻辑回归(Logistic Regression) (3)多项式回归(Polynomial Regression) (4)逐步回归(Stepwise Regression) (5)岭回归(Ridge Regression) (6)套索回归(Lasso Regression) (7)弹性回归(ElasticNet Regression) 详细介绍回归分析的文章:你应该掌握的 7 种回归模型!
('log_reg', LogisticRegression()) ]) poly_log_reg = PolynomialLogisticRegression(degree=2) poly_log_reg.fit(X_train, y_train) 看一下训练得到的结果: poly_log_reg.score(X_train, y_train) """ 输出:0.91333333333333333 """ poly_log_reg.score(X_test, y_test) ...