关于算法:拓端tecdatPython中的多项式回归拟合非线性关系实例

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23104 

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 npimport 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。

最受欢迎的见解

1.R语言多元Logistic逻辑回归 利用案例

2.面板平滑转移回归(PSTR)剖析案例实现

3.matlab中的偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）

4.R语言泊松Poisson回归模型剖析案例

5.R语言回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度测验

6.r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和Elastic Net模型实现

7.在R语言中实现Logistic逻辑回归

8.python用线性回归预测股票价格

9.R语言如何在生存剖析与Cox回归中计算IDI，NRI指标