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多项式回归是独立 x 变量和因果 y 变量之间的非线性关系。当咱们剖析有一些蜿蜒的稳定数据时，拟合这种类型的回归是必不可少的。在这篇文章中，咱们将学习如何用多项式回归数据拟合曲线并在 Python 中绘制。咱们在本教程中应用 NumPy 和 matplotlib 库。
咱们将首先加载本教程所需的模块。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt咱们须要测试数据，咱们能够按下图所示生成。你也能够应用你本人的数据集。
n = 250 # 元素数
train_x = np.array(x)
train_y = np.array(y)咱们将通过创立一个散点图来直观地查看 x 数据。
plt.scatter(train\_x, train\_y)
接下来，咱们将用 PolymonialFeatures 类定义多项式模型，在训练数据上进行拟合。
fit\_transform(train\_x.reshape(-1, 1))咱们须要一个线性模型，咱们将定义它并在训练数据上拟合。而后咱们用这个模型来预测 x 数据。
liniearModel.fit(xpol, train_y\[:,\])最初，咱们将绘制出拟合的曲线。
plt.plot(train_x, polyfit, color = 'red')
在这篇文章中，咱们曾经简略地理解了如何在 Python 中拟合多项式回归数据。
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