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人工智能技術(shù)與應(yīng)用項(xiàng)目4：使用scikit-learn實(shí)現(xiàn)多項(xiàng)式回歸課程概況—基本情況PART01多項(xiàng)式回歸多項(xiàng)式概述管道用法特征增擴(kuò)多項(xiàng)式概述項(xiàng)目背景：前面我們使用簡單線性回歸和多元線性回歸來擬合廣告收入的例子，但是在實(shí)際生活中，很多數(shù)據(jù)之間是非線性關(guān)系，雖然也可以用線性回歸擬合非線性回歸，但是效果將會(huì)很差，這時(shí)候就需要對(duì)線性回歸模型進(jìn)行改進(jìn)，使之能夠擬合非線性數(shù)據(jù)。
右圖數(shù)據(jù)呈現(xiàn)非線性關(guān)系，需要多項(xiàng)式回歸模型。多項(xiàng)式回歸是在線性回歸基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，相當(dāng)于為樣本再添加特征項(xiàng)。如右圖所示，為樣本添加一個(gè)x^2的特征項(xiàng)，可以較好地?cái)M合非線性的數(shù)據(jù)。多項(xiàng)式回歸：一個(gè)因變量與一個(gè)或多個(gè)自變量間多項(xiàng)式的回歸分析方法，稱為多項(xiàng)式回歸，如果自變量只有一個(gè)時(shí)，稱為一元多項(xiàng)式回歸，如果有多個(gè)自變量時(shí)稱為多元多項(xiàng)式回歸。由于任何函數(shù)都可以使用多項(xiàng)式逼近，因此多項(xiàng)式回歸有著廣泛的應(yīng)用。
多項(xiàng)式概述特征增擴(kuò)
pipeline：Python中的pipeline和linux中的pipeline類似，把若干個(gè)命令連接起來，前一個(gè)命令的輸出是后一個(gè)命令的輸入，最終完成一個(gè)類似于流水線的功能。函數(shù)：sklearn.pipeline.Pipeline(steps)參數(shù)：steps:一個(gè)列表，列表的元素為(name,transform)元組,其中name是學(xué)習(xí)器的名字，用于輸出和日志；
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