多元多项式回归python

多元多项式回归是一种在多元数据集上进行回归分析的方法，其中自变量和因变量之间的关系被建模为多项式函数。在Python中，我们可以使用numpy和scikit-learn库来实现多元多项式回归。

首先，我们需要导入所需的库：
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.linear_model import LinearRegression

接下来，我们需要准备我们的数据集。假设我们有两个自变量X和一个因变量Y。我们可以使用numpy数组来表示这些数据：
X = np.array([[x1, x2] for x1, x2 in zip(x1_values, x2_values)])
Y = np.array(y_values)

然后，我们可以使用PolynomialFeatures类来生成多项式特征。多项式特征是原始特征的多项式扩展。我们可以指定多项式的阶数，例如2阶或3阶：
poly = PolynomialFeatures(degree=2)
X_poly = poly.fit_transform(X)

接下来，我们可以使用LinearRegression类来拟合多项式回归模型并预测结果：
model = LinearRegression()
model.fit(X_poly, Y)
Y_pred = model.predict(X_poly)

最后，我们可以使用matplotlib库来可视化结果：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(X[:, 0], Y, color='blue', label='Actual')
plt.plot(X[:, 0], Y_pred, color='red', label='Predicted')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.legend()
plt.show()

这样我们就可以通过以上方法在Python中实现多元多项式回归。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [python多项式回归_在python中实现多项式回归](https://blog.csdn.net/weixin_26705191/article/details/108497887)[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* [python简单线性回归、多项式回归（np.polyfit）、多元线性回归](https://blog.csdn.net/yishail/article/details/105231775)[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%"]
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