【Python机器学习】——多项式回归

Python机器学习——多项式回归

一、Python机器学习 多项式回归

多项式回归（Polynomial Regression）
如果您的数据点显然不适合线性回归（穿过数据点之间的直线），那么多项式回归可能是理想的选择。
像线性回归一样，多项式回归使用变量 x 和 y 之间的关系来找到绘制数据点线的最佳方法。
工作原理
Python 有一些方法可以找到数据点之间的关系并画出多项式回归线。我们将向您展示如何使用这些方法而不是通过数学公式。
在下面的例子中，我们注册了 18 辆经过特定收费站的汽车。
我们已经记录了汽车的速度和通过时间（小时）。
x 轴表示一天中的小时，y 轴表示速度：
实例
首先绘制散点图：
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1,2,3,5,6,7,8,9,10,12,13,14,15,16,18,19,21,22]
y = [100,90,80,60,60,55,60,65,70,70,75,76,78,79,90,99,99,100]
plt.scatter(x, y)
plt.show()
导入 numpy 和 matplotlib，然后画出多项式回归线：
import numpy
impo