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本文介绍了使用随机梯度下降(SGD)模型进行多项式回归来预测天猫双十一销量的过程。通过调整多项式度数、学习率和迭代次数，优化模型以更好地拟合数据。在数据预处理阶段，应用了归一化，对比了`fit_transform`和`transform`方法的使用场景。最终，模型在调整参数后得到了较好的拟合效果。
上一节我们使用线性回归模型最终拟合了双十一天猫销量数据,升维后的数据.
我们使用SGDRegressor的时候,随机梯度下降的时候,发现有问题,
对吧,怎么都不能拟合我们看看怎么回事现在
可以看到上面是之前的代码
上面是对数据的准备
这里我们还是修改,使用
poly=PolynomialFeatures(degree=2,interaction_only=False)
X_2=poly.fit_transfor
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