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8-1 什么是多项式回归

线性回归?

解决方案, 添加一个特征

8-2 scikit-learn中的多项式回归于pipeline

scikit-learn中的多项式回归和Pipeline

关于PolynomialFeatures

Pipeline

8-3 过拟合与前拟合03-Overfitting-and-Underfitting

使用线性回归

使用多项式回归

train test split的意义

sciki-learn官方文档:


8-1 什么是多项式回归

x看作是一个特征,x^2是另一个特征,则可以看作是线性回归,但实际结果就是非线性

线性回归?

解决方案, 添加一个特征

x无序的

8-2 scikit-learn中的多项式回归于pipeline

scikit-learn中的多项式回归和Pipeline

X零次方前的系数为1,第二列为x的值,第三例为x的平方

关于PolynomialFeatures

如果样本有两个特征则1, a, b, a*a, a*b, b*b

Pipeline

x = np.random.uniform(-3, 3, size=100)
X = x.reshape(-1, 1)
y = 0.5 * x**2 + x + 2 + np.random.normal(0, 1, 100)from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScalerpoly_reg = Pipeline([("poly", PolynomialFeatures(degree=2)),("std_scaler", StandardScaler()),("lin_reg", LinearRegression())
])

8-3 过拟合与前拟合03-Overfitting-and-Underfitting

均方误差来对比

使用线性回归

使用多项式回归

from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.preprocessing import StandardScalerdef PolynomialRegression(degree):return Pipeline([("poly", PolynomialFeatures(degree=degree)),("std_scaler", StandardScaler()),("lin_reg", LinearRegression())])

train test split的意义

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