python领回归过拟合

过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差的现象。在线性回归中，过拟合通常是由于模型过于复杂，导致对训练数据的拟合过于精确，从而无法很好地泛化到新的数据。

以下是两种解决过拟合问题的方法：

1. 正则化：通过在损失函数中引入正则化项，限制模型参数的大小，从而减少模型的复杂度。常见的正则化方法有L1正则化和L2正则化。在sklearn库中，可以通过设置LinearRegression类的参数来实现正则化。例如，设置参数alpha可以控制正则化的强度。

from sklearn.linear_model import Ridge

ridge = Ridge(alpha=0.5) # 设置alpha值
ridge.fit(x_new, y_new)

2. 数据集扩充：通过增加更多的训练样本，可以减少过拟合的风险。可以通过收集更多的数据或者使用数据增强技术来扩充数据集。

from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures

poly = PolynomialFeatures(degree=2) # 设置多项式的阶数
x_poly = poly.fit_transform(x_new)
lr.fit(x_poly, y_new)

以上是两种解决过拟合问题的方法，可以根据具体情况选择合适的方法来应对过拟合现象。