人工智能基础_机器学习036_多项式回归升维实战3_使用线性回归模型_对天猫双十一销量数据进行预测_拟合---人工智能工作笔记0076

本文通过分析2009年至2019年天猫双十一销量数据,利用多项式回归进行升维预测,并探讨线性回归模型在不同维度下的表现。尝试了不同degree的多项式特征,以及SGDRegressor和LinearRegression模型,最终发现不使用截距的线性回归能更好地拟合数据。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

首先我们拿到双十一从2009年到2018年的数据

可以看到上面是代码,我们自己去写一下

首先导包,和准备数据
from sklearn.linear_model import SGDRegressor

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt
X=np.arange(2009.2020)#左闭右开,2009到2019  获取从2009到2020,这里左闭右开,所以右边是2019

#双十一销量(亿元)2009到2019

y=np.array([0.5,9.36,52,191,350,571,912,1207,1682,2135,2684])

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