多项式回归python代码

以下是使用Python进行多项式回归的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建数据集
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 4, 5, 4, 5])

# 绘制原始数据散点图
plt.scatter(x, y)

# 使用numpy进行多项式回归
coef = np.polyfit(x, y, 2)  # 2代表使用2次多项式回归
poly = np.poly1d(coef)
y_pred = poly(x)

# 绘制回归曲线
plt.plot(x, y_pred, color='red')

# 显示图形
plt.show()

此代码使用`numpy`库中的`polyfit`函数进行多项式回归，其第三个参数表示所使用的多项式的次数。在此示例中，我们使用了2次多项式回归。`poly1d`函数用于创建一个多项式对象，方便我们进行预测。最后，我们绘制回归曲线并显示图形。

相关问题

多项式回归 python 代码

多项式回归是线性回归的一种扩展，它允许模型更复杂的关系，如曲线。在Python中，多项式回归可以通过`numpy`库或`scikit-learn`库来实现。下面是一个简单的多项式回归实现的示例代码。

首先，你需要安装`scikit-learn`库（如果尚未安装）：

pip install scikit-learn

然后，你可以使用以下Python代码：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.pipeline import make_pipeline

# 假设我们有一些数据点
# X是一个二维数组，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征
# y是一个一维数组，包含每个样本的目标值
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y = np.array([1, 4, 9, 16, 25])

# 创建一个多项式回归模型，这里我们设置degree=2来实现二次多项式回归
degree = 2
model = make_pipeline(PolynomialFeatures(degree), LinearRegression())

# 训练模型
model.fit(X, y)

# 现在模型已经训练好了，可以用来预测新的数据点
X_new = np.array([[6], [7]])
y_new = model.predict(X_new)

print("预测的结果:", y_new)

这段代码首先导入了必要的模块，然后创建了一些样本数据`X`和对应的目标值`y`。接下来，它创建了一个多项式回归模型，该模型通过`PolynomialFeatures`和`LinearRegression`组合而成，其中`PolynomialFeatures(degree)`用于生成多项式特征，`LinearRegression`用于拟合线性模型。接着，使用`.fit()`方法训练模型，并使用训练好的模型进行预测。

多项式回归 python

多项式回归是一种机器学习算法，用于拟合非线性数据。在 Python 中，可以使用 Scikit-learn 库来实现多项式回归。以下是一个简单的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures

# 构造样本数据
X = np.array([1, 2, 3, 4, 5]).reshape(-1, 1)
y = np.array([2, 3, 5, 9, 12])

# 创建多项式特征
poly_features = PolynomialFeatures(degree=2)
X_poly = poly_features.fit_transform(X)

# 创建线性回归模型并拟合数据
model = LinearRegression()
model.fit(X_poly, y)

# 预测新的数据点
X_new = np.array([6]).reshape(-1,1)
X_new_poly = poly_features.transform(X_new)
y_new = model.predict(X_new_poly)

print("预测结果:", y_new)

在上述代码中，首先将样本数据 X 和 y 定义为 numpy 数组。然后使用 PolynomialFeatures 类创建多项式特征，degree 参数指定多项式的次数。接下来，使用 LinearRegression 类创建一个线性回归模型，并使用 fit 方法拟合数据。最后，使用 transform 方法将新的数据点转换为多项式特征，并使用 predict 方法进行预测。

这是一个简单的多项式回归示例，你可以根据需要调整多项式的次数来更好地拟合数据。希望对你有帮助！如果还有其他问题，请随时问我。