在机器学习的线性回归预测里面，使用三元线性回归和更多元的线性回归，就拟合图像上而言有什么区别？那种效果好？

在机器学习中，线性回归是一种广泛使用的预测模型。多元线性回归相比于三元线性回归可以提供更多的自变量，因此可以捕捉到更多的数据特征，从而提高预测的准确性。但是，随着自变量的增加，模型的复杂度也会增加，并且可能会出现过拟合的情况，导致模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现不佳。因此，在选择模型时需要平衡模型复杂度和准确性之间的关系。

对于拟合图像的问题，通常情况下可以使用多项式回归来提高预测准确性。多项式回归可以通过添加更高次数的多项式特征来捕捉图像上的非线性关系。因此，在选择模型时，需要考虑自变量数量和多项式特征的次数，以及训练数据的数量和质量等因素，以获得最佳的预测效果。