多项式拟合后使用线性回归

使用多项式回归进行拟合后，可以使用线性回归模型来预测。在多项式回归中，我们通过引入多个特征（如X，X^2，X^3等）来拟合因变量y。在Python中，可以使用sklearn.linear_model模块中的LinearRegression()方法来实现线性回归。首先，使用LinearRegression()模型对多项式特征进行训练，然后使用predict()方法来预测结果。最后，可以使用scatter()和plot()函数将原始数据点和拟合曲线进行可视化展示。在拟合后，使用线性回归模型可以对新的输入数据进行预测。