多项式回归的回归系数

多项式回归的回归系数是指用于拟合多项式回归模型的参数。在多项式回归中，我们使用多项式函数来拟合数据，该函数具有以下形式：

y = β0 + β1x + β2x^2 + ... + βnx^n

其中，y 是因变量（要预测的变量），x 是自变量（输入变量），n 是多项式的阶数，β0, β1, β2, ..., βn 是回归系数。

这些回归系数决定了多项式曲线的形状和拟合程度。它们的值通过最小化误差函数（如最小二乘法）来确定，以使多项式曲线最好地拟合给定数据集。可以使用各种回归算法来估计这些系数，例如普通最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）或梯度下降法（Gradient Descent）等。

请注意，多项式回归的回归系数与线性回归的系数不同，因为多项式回归涉及到高阶项的系数。