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摘要：機(jī)器學(xué)習(xí)多項(xiàng)式回歸原理介紹機(jī)器學(xué)習(xí)多項(xiàng)式回歸實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)多項(xiàng)式回歸實(shí)現(xiàn)使用框架實(shí)現(xiàn)多項(xiàng)式回歸。使用函數(shù)簡化這部分預(yù)處理過程。當(dāng)為時(shí)，中的第一個(gè)值為，中的值為實(shí)際的截距。如圖，第一部分是為時(shí)的結(jié)果，第二部分是為時(shí)的結(jié)果。
【機(jī)器學(xué)習(xí)】多項(xiàng)式回歸原理介紹
【機(jī)器學(xué)習(xí)】多項(xiàng)式回歸python實(shí)現(xiàn)
【機(jī)器學(xué)習(xí)】多項(xiàng)式回歸sklearn實(shí)現(xiàn)
使用sklearn框架實(shí)現(xiàn)多項(xiàng)式回歸。使用框架更方便，可以少寫很多代碼。
使用一個(gè)簡單的數(shù)據(jù)集來模擬，只有幾條數(shù)據(jù)。
如果不用框架，需要自己手動(dòng)對數(shù)據(jù)添加高階項(xiàng)，有了框架就方便多了。sklearn 使用 Pipeline 函數(shù)簡化這部分預(yù)處理過程。
當(dāng) PolynomialFeatures 中的degree=1時(shí)，效果和使用 LinearRegression 相同，得到的是一個(gè)線性模型，degree=2時(shí)，是二次方程，如果是單變量的就是拋物線，雙變量的就是拋物面。以此類推。
這里有一個(gè) fit_intercept 參數(shù)，下面通過一個(gè)例子看一下它的作用。
當(dāng) fit_intercept 為 True 時(shí)，coef_ 中的第一個(gè)值為 0，intercept_ 中的值為實(shí)際的截距。
當(dāng) fit_intercept 為 False 時(shí)，coef_ 中的第一個(gè)值為截距，intercept_ 中的值為 0。
如圖，第一部分是 fit_intercept 為 True 時(shí)的結(jié)果，第二部分是 fit_intercept 為 False 時(shí)的結(jié)果。
也就是說當(dāng) fit_intercept 為 False 時(shí)，模型就把截距放到系數(shù)的list里面了，不多帶帶拿出來。
為了方便，本文中我們都把 fit_intercept 設(shè)成 False。
運(yùn)行結(jié)果
從圖中看出數(shù)據(jù)分布在一條拋物線附近。
最終得到的模型為：
如果需要代碼和數(shù)據(jù)集，請掃描下面二維碼關(guān)注公眾號【AI developer】，回復(fù)【代碼】即可免費(fèi)獲取。
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摘要：機(jī)器學(xué)習(xí)多項(xiàng)式回歸原理介紹機(jī)器學(xué)習(xí)多項(xiàng)式回歸實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)多項(xiàng)式回歸實(shí)現(xiàn)在上一節(jié)中我們介紹了線性回歸的原理，然后分別用和實(shí)現(xiàn)了不同變量個(gè)數(shù)的線性回歸的幾個(gè)例子?？梢钥闯龆囗?xiàng)式回歸模型的效果綠線要明顯好于線性回歸模型黃線。 【機(jī)器學(xué)習(xí)】多項(xiàng)式回歸原理介紹 【機(jī)器學(xué)習(xí)】多項(xiàng)式回歸python實(shí)現(xiàn) 【機(jī)器學(xué)習(xí)】多項(xiàng)式回歸sklearn實(shí)現(xiàn) 在上一節(jié)中我們介紹了線性回歸的原理，...
摘要：還提供了，將多項(xiàng)式特征數(shù)據(jù)歸一化和線性回歸組合在了一起，大大方便的編程的過程。在機(jī)器學(xué)習(xí)算法中，主要的挑戰(zhàn)來自方差，解決的方法主要有降低模型復(fù)雜度降維增加樣本數(shù)使用驗(yàn)證集模型正則化。 多項(xiàng)式回歸 多項(xiàng)式回歸使用線性回歸的基本思路 非線性曲線如圖： showImg(https://segmentfault.com/img/bVbkn4q?w=372&h=252); 假設(shè)曲線表達(dá)式為：$y...
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