sklearn多项式回归

多项式回归是一种基于线性回归的扩展方法，它通过将输入变量的多项式作为特征来建立非线性关系模型。在sklearn库中，多项式回归可以通过PolynomialFeatures类和LinearRegression类来实现。

首先，你需要导入所需的库:

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

接下来，你可以使用PolynomialFeatures类来转换输入特征为多项式形式:

# 创建PolynomialFeatures对象，指定多项式的阶数
poly_features = PolynomialFeatures(degree=n)

# 将输入特征X转换为多项式形式
X_poly = poly_features.fit_transform(X)

其中，n是多项式的阶数。

然后，你可以使用LinearRegression类来拟合多项式回归模型:

# 创建LinearRegression对象
model = LinearRegression()

# 拟合多项式回归模型
model.fit(X_poly, y)

其中，X_poly是转换后的多项式特征矩阵，y是目标变量。

最后，你可以使用拟合好的模型进行预测:

# 预测新样本
y_pred = model.predict(poly_features.transform(new_X))

这样，你就可以使用sklearn库进行多项式回归建模和预测了。希望对你有所帮助！如果还有其他问题，请继续提问。