【机器学习】多项式回归python实现

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使用python实现多项式回归,没有使用sklearn等机器学习框架,目的是帮助理解算法的原理。

使用一个简单的数据集来模拟,只有几条数据。

代码

【机器学习】多项式回归python实现_第1张图片

  1. 从数据集中读取X和y。
  2. 为X添加二次方项,用Z替换。
  3. 给Z添加 1 列,初始化为 1 ,用来求偏置项。
  4. 划分训练集和测试集。
  5. 将Z和y的训练集转换为矩阵形式。
  6. 和线性回归类似,使用正规方程法,先验证矩阵的可逆性。
  7. 去掉Z中全为1的列。
  8. 使用测试集验证模型。
  9. Z和y的训练集转换回数组形式。
  10. 打印结果和图片。

运行结果

【机器学习】多项式回归python实现_第2张图片
从图中看出数据分布在一条抛物线附近。


最终得到的模型为:


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