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文档简介

主讲：白云数据应用与实大践算法多项式回归

（PolynomialRegression）Bybaiyun2概念3实战4对比总结1比较目录CONTENTS比较简单线性回归拟合任然是一元，只有一个自变量，但是加了x2，变成了一条抛物线为什么还叫“多项式线性回归”？我们知道，只要是x的次数大于1，画出来的肯定不会是一条直线？那么我们所谓的“线性”，不是对自变量x而言，而是自变量前的参数b，是否可以用b0,b1,b2……bn的一个线性组合来描述。实战-已知position和position对应的level，估算一个新人应该开出什么样的工资比较合适？或者求通过计算，求出拟合工资回归器？Step1：导入库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdStep2：读数据并处理数据dataset=pd.read_csv('Position_Salaries.csv')X=dataset.iloc[:,1:2].valuesy=dataset.iloc[:,2].valuesfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionlin_reg=LinearRegression()lin_reg.fit(X,y)Step3：用数据拟合线性回归器加载不同格式数据集的方法？常用文件，如：cvs,excel，json自己学习查询数据库Step4：多项式拟合fromsklearn.preprocessingimportPolynomialFeaturespoly_reg=PolynomialFeatures(degree=2)X_poly=poly_reg.fit_transform(X)lin_reg_2=LinearRegression()lin_reg_2.fit(X_poly,y)指数是2指数分别是2，3，4的拟合效果Step5：可视化plt.scatter(X,y,color='red')plt.plot(X,lin_reg_2.predict(poly_reg.fit_transform(X)),color='blue')plt.title('TruthorBluff(PolynomialRegression)')plt.xlabel('PositionLevel')plt.yl

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