导读 【多项式回归方程，多项式回归】大家对这个很关注，下面小编林整理了多项式回归方程，多项式回归相关内容给大家了解下！多项式回归是一种回...
【多项式回归方程，多项式回归】大家对这个很关注，下面小编林整理了多项式回归方程，多项式回归相关内容给大家了解下！
多项式回归是一种回归分析方法，它允许在回归模型中使用自变量的高次项。这种方法适用于当一个因变量与一个或多个自变量之间的关系不是线性的，或者无法找到适当的函数曲线来拟合数据时。
一元多项式回归：当自变量只有一个时，称为一元多项式回归。例如，如果有一个一维特征X，可以通过添加X的平方、立方等高阶项来构建多项式特征集，然后将这些特征与线性回归模型结合，通过最小化均方误差或其他损失函数来拟合数据。
多元多项式回归：当自变量有多个时，称为多元多项式回归。例如，对于一个包含面积和价格的数据集，可以添加面积的平方、立方等高阶项来构建多项式特征集，然后使用线性回归模型来拟合这些数据。
多项式回归的一个优点是可以通过增加高次项来逼近实测点，直到找到满意的模型。这种方法可以处理相当一类非线性问题，因为它允许任一函数都可以分段用多项式来逼近。然而，需要注意的是，过高的多项式阶数可能会导致过拟合，即模型过度适应训练数据而在新数据上表现不佳。因此，在使用多项式回归时，需要根据实际情况选择适当的多项式阶数。
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