Python多项式回归sklearn

一、理论介绍

多项式回归是一种回归分析的方法，它通过使用多项式函数来拟合数据。与简单线性回归不同，多项式回归可以更灵活地适应数据的曲线特征，因为它可以包含多个特征的高次项。

多项式回归的一般形式为：

在实际应用中，可以通过调整多项式的次数来适应不同的数据特征。然而，过高的多项式次数可能导致过拟合，对新数据的泛化能力较差。

多项式回归可以通过最小化损失函数来找到最优的回归系数。一种常见的方法是使用最小二乘法。

在Python中，可以使用各种库（如NumPy、SciPy和scikit-learn）来实现多项式回归。例如，scikit-learn提供了PolynomialFeatures和LinearRegression等类来实现多项式回归。

二、案例分析

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on 2024.1.22

@author: rubyw
"""

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 载入数据
data = np.genfromtxt(<