sklearn如何进行非线性回归
时间: 2024-04-28 22:25:03 浏览: 12
sk可以通过将非线性模型转换为线性模型来实现非线性回归。具体步骤如下:
1. 假设样本数据符合线性模型 y = a0 + a1x,可以直接利用sklearn的线性回归模型方法训练该模型。
2. 在训练之前,需要使用PolynomialFeatures来进行特征的构造。PolynomialFeatures可以将输入特征 x 转换为多项式特征,这样就可以利用线性模型来拟合非线性关系。
例如,假设我们有一个样本数据 x = [, ],利用PolynomialFeatures(degree=2)可以将其转换为多项式特征:
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
x = [, ]
poly_reg = PolynomialFeatures(degree=2)
x_poly = poly_reg.fit_transform(x)
print(x_poly)
运行以上代码会输出转换后的多项式特征矩阵 x_poly。
3. 接下来,可以使用线性回归模型(例如LinearRegression)对转换后的特征矩阵进行训练,并得到非线性回归模型。
例如,使用线性回归模型对转换后的特征矩阵 x_poly 进行训练:
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(x_poly, y)
这样就可以得到一个通过线性模型实现的非线性回归模型。
综上所述,sklearn通过将非线性模型转换为线性模型,并利用线性模型的算法进行训练,实现了非线性回归。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [sklearn实现非线性回归模型](https://blog.csdn.net/qq_34720818/article/details/105836471)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Sklearn实现非线性回归](https://blog.csdn.net/js021x/article/details/94912303)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]