python多项式非线性回归
时间: 2023-10-05 19:13:28 浏览: 76
Python中可以使用PolynomialFeatures类来实现多项式非线性回归。这个类可以将原始特征矩阵转换为更高阶的特征矩阵,从而实现多项式拟合。首先,我们需要导入sklearn.preprocessing模块中的PolynomialFeatures类。然后,我们可以使用该类的fit_transform方法将原始特征矩阵转换为多项式特征矩阵。接下来,可以使用线性回归模型拟合得到多项式回归模型。最后,可以通过校验系数的结果来评估模型的拟合效果。具体代码实现如下:
```python
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 生成多项式特征
poly = PolynomialFeatures(degree=2)
x_poly = poly.fit_transform(x)
# 线性回归拟合
model = LinearRegression()
model.fit(x_poly, y)
# 预测
y_pred = model.predict(x_poly)
# 校验系数的结果
score = model.score(x_poly, y)
# 打印结果
print("校验系数的结果:", score)
```
在上述代码中,我们首先导入了PolynomialFeatures类和LinearRegression类。然后,通过指定degree参数来控制多项式的阶数,将原始特征矩阵x转换为多项式特征矩阵x_poly。接着,使用线性回归模型进行拟合,并使用预测方法得到预测结果y_pred。最后,使用score方法计算校验系数的结果score,并输出到控制台。这样就完成了Python中多项式非线性回归的实现。