【机器学习】多项式回归sklearn实现

VincentFF 发布于2019-06-26 18:50 / 3341人阅读

摘要：机器学习多项式回归原理介绍机器学习多项式回归实现机器学习多项式回归实现使用框架实现多项式回归。使用函数简化这部分预处理过程。当为时，中的第一个值为，中的值为实际的截距。如图，第一部分是为时的结果，第二部分是为时的结果。

【机器学习】多项式回归原理介绍

【机器学习】多项式回归python实现

使用sklearn框架实现多项式回归。使用框架更方便，可以少写很多代码。

使用一个简单的数据集来模拟，只有几条数据。

代码

如果不用框架，需要自己手动对数据添加高阶项，有了框架就方便多了。sklearn 使用 Pipeline 函数简化这部分预处理过程。

当 PolynomialFeatures 中的degree=1时，效果和使用 LinearRegression 相同，得到的是一个线性模型，degree=2时，是二次方程，如果是单变量的就是抛物线，双变量的就是抛物面。以此类推。

这里有一个 fit_intercept 参数，下面通过一个例子看一下它的作用。

当 fit_intercept 为 True 时，coef_ 中的第一个值为 0，intercept_ 中的值为实际的截距。

当 fit_intercept 为 False 时，coef_ 中的第一个值为截距，intercept_ 中的值为 0。

如图，第一部分是 fit_intercept 为 True 时的结果，第二部分是 fit_intercept 为 False 时的结果。

也就是说当 fit_intercept 为 False 时，模型就把截距放到系数的list里面了，不多带带拿出来。

为了方便，本文中我们都把 fit_intercept 设成 False。

运行结果

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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