polynomial(x_fit)是什么意思

`polynomial(x_fit)` 是针对拟合曲线多项式对象 `polynomial` 的函数调用。在代码中，`polynomial` 是通过 `np.poly1d()` 函数创建的一个多项式对象，代表着拟合曲线的方程。

`x_fit` 是一个包含一系列等间隔的 x 值的数组，用于在拟合曲线上生成光滑的曲线。通过调用 `polynomial(x_fit)`，我们可以将这个数组作为输入，得到对应的拟合曲线上的 y 值。

返回的结果是一个与 `x_fit` 数组长度相同的数组，其中每个元素表示了对应点上的拟合曲线上的 y 值。这样，我们就可以使用这些数据来绘制拟合曲线，以便与散点图进行比较。

总结起来，`polynomial(x_fit)` 表示在给定的 x 值数组 `x_fit` 上对拟合曲线多项式对象 `polynomial` 进行求值，得到拟合曲线上的相应 y 值数组。

相关问题

polynomial_features = PolynomialFeatures(degree=2) X_poly = polynomial_features.fit_transform(X)

这段代码使用了`PolynomialFeatures`类来进行多项式特征转换。

首先，创建了一个`PolynomialFeatures`对象，并将其赋值给变量`polynomial_features`。在创建对象时，通过`degree=2`指定了多项式的阶数为2。

接下来，使用`fit_transform`方法将输入特征矩阵`X`进行多项式特征转换，得到转换后的特征矩阵`X_poly`。`fit_transform`方法会根据指定的多项式阶数，对输入特征进行组合和转换，生成包含原始特征及其组合特征的新特征矩阵。

例如，如果原始特征矩阵`X`是一个一维数组，经过二次多项式转换后，会生成一个包含原始特征及其平方项的二维数组。

这样，通过使用`PolynomialFeatures`类，可以方便地进行多项式特征转换，为后续的机器学习模型提供更丰富的特征表示。

polynomialfeatures.fit_transfo

PolynomialFeatures.fit_transform 也是属于 sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures 类的方法，它的作用是将原始的特征矩阵 X 转换成包含多项式特征的新矩阵。与 PolynomialFeatures.fit 方法不同的是，fit_transform 方法是一次性完成拟合和转换两个步骤的，即先根据 degree 参数创建多项式特征，然后再将原始特征矩阵 X 转换成包含多项式特征的新矩阵。这个方法返回的是转换后的新矩阵，它的形状为 (n_samples, n_features)，其中 n_samples 表示样本数量，n_features 表示特征的数量（包括原始特征和多项式特征）。这个方法的作用同样是扩展特征空间，从而更好地拟合复杂的非线性关系。