直線回歸研究的是乙個依變數與乙個自變數之間的回歸問題，但是，在畜禽、水產科學領域的許多實際問題中，影響依變數的自變數往往不止乙個，而是多個，比如綿羊的產毛量這一變數同時受到綿羊體重、胸圍、體長等多個變數的影響，因此需要進行乙個依變數與多個自變數間的回歸分析，即多元回歸分析
研究乙個因變數與乙個或多個自變數間多項式的回歸分析方法，稱為多項式回歸（polynomial regression）。如果自變數只有乙個時，稱為一元多項式回歸；如果自變數有多個時，稱為多元多項式回歸。在一元回歸分析中，如果依變數y與自變數x的關係為非線性的，但是又找不到適當的函式曲線來擬合，則可以採用一元多項式回歸
一元m次多項式回歸方程為：
二元二次多項式回歸方程為：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 在指定[-3,3]隨機生成size個隨機數(代表的特徵值)
x = np.random.uniform(-3
,3,size=
100)
print
(x,x.shape)
# 模擬目標值(y) 與x並不是簡單的線性關係
# hstack 在水平方向追加, vstack垂直方向疊加
x2 = np.hstack(
[x**
2,x]
)print
(x2.shape)
# 線性回歸模型進行訓練
lr = linearregression(
)lr.fit(x2,y)
# 訓練過程就是尋找最佳權重和偏置的過程
print
('權重'
,lr.coef_,
'偏置'
,lr.intercept_)
y_predict = lr.predict(x2)
# 真實的資料集採用散點圖顯示
plt.scatter(x,y)
# **資料集，採用線形圖顯示，必須按照x軸從小到大進行繪製
多項式回歸
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x np.random.uniform 3,3,size 100 x x.reshape 1,1 y 0.5 x 2 x 2 np.random.normal 0,1,100 plt.scatter...
多項式回歸
多項式回歸 import torch import numpy defmake features x 獲取 x,x 2,x 3 的矩陣 x x.unsqueeze 1 將一維資料變為 n，1 二維矩陣形式 return torch.cat x i for i in range 1 4 1 按列拼接 ...
多項式回歸
線性回歸適用於資料成線性分布的回歸問題，如果樣本是非線性分布，線性回歸就不再使用，轉而可以採用非線性模型進行回歸，比如多項式回歸 多項式回歸模型定義 與線性模型，多項式模型引入了高次項 y w 0 w1 x w2 x2 w 3x3 wnxn y w 0 w 1x w 2x 2 w 3x 3 w nx...