python局部多项式回归

局部多项式回归是一种基于多项式回归的方法，它通过在给定数据点的附近拟合一个局部多项式函数来进行回归。在Python中，可以使用scikit-learn库中的LocallyWeightedRegression类来实现局部多项式回归。该类通过为每个数据点分配一个权重，根据权重来拟合局部多项式函数。你可以按照以下步骤实现局部多项式回归：

1. 导入所需的库：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures

2. 准备数据。将自变量和因变量分别存储在X和y中。

3. 创建PolynomialFeatures对象，指定多项式的次数。例如，如果你想拟合一个二次多项式，可以将多项式次数设置为2：

poly_features = PolynomialFeatures(degree=2)

4. 将自变量X转换为多项式特征形式：

X_poly = poly_features.fit_transform(X)

5. 创建LinearRegression对象，用于拟合多项式回归模型：

poly_regression = LinearRegression()

6. 使用拟合函数来训练模型：

poly_regression.fit(X_poly, y)

7. 使用模型进行预测：

y_pred = poly_regression.predict(X_poly)