使用Python怎么实现多项式回归

今天就跟大家聊聊有关使用Python怎么实现多项式回归，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。

python可以做什么

Python是一种编程语言，内置了许多有效的工具，Python几乎无所不能，该语言通俗易懂、容易入门、功能强大，在许多领域中都有广泛的应用，例如最热门的大数据分析，人工智能，Web开发等。

为什么多项式回归：

• 研究人员假设的某些关系是曲线的。显然，这种类型的案例将包括多项式项。

• 检查残差。如果我们尝试将线性模型拟合到曲线数据，则预测变量（X轴）上的残差（Y轴）的散点图将在中间具有许多正残差的斑块。因此，在这种情况下，这是不合适的。

• 通常的多元线性回归分析的假设是所有自变量都是独立的。在多项式回归模型中，不满足该假设。

多项式回归的使用：

这些基本上用于定义或描述非线性现象，例如：

• 组织生长速度。

• 疾病流行病的进展

• 湖泊沉积物中碳同位素的分布
  

回归分析的基本目标是根据自变量x的值来模拟因变量y的期望值。在简单回归中，我们使用以下等式 y = a + bx + e

这里y是因变量，a是y截距，b是斜率，e是误差率。

在许多情况下，这种线性模型将无法解决。例如，如果我们在这种情况下根据合成温度分析化学合成的产生，我们使用二次模型y = a + b1x + b2 ^ 2 + e

这里y是x的因变量，a是y截距，e是误差率。

通常，我们可以将其建模为第n个值。y = a + b1x + b2x ^ 2 + .... + bnx ^ n

由于回归函数在未知变量方面是线性的，因此这些模型从估计的角度来看是线性的。

因此，通过最小二乘技术，让我们计算y的响应值。

Python中的多项式回归:

要获得用于分析多项式回归的数据集，请单击此处。

步骤1：导入库和数据集

导入重要的库和我们用于执行多项式回归的数据集。

# Importing the libraries 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
import pandas as pd 

# Importing the dataset 
datas = pd.read_csv('data.csv') 
datas

第2步：将数据集分为2个组件

将数据集划分为两个组件，即X和yX将包含1到2之间的列.y将包含2列。

X = datas.iloc[:, 1:2].values 
y = datas.iloc[:, 2].values

第3步：将线性回归拟合到数据集

拟合线性回归模型在两个组件上。

# Fitting Linear Regression to the dataset 
from sklearn.linear_model import LinearRegression 
lin = LinearRegression() 

lin.fit(X, y)

第4步：将多项式回归拟合到数据集

将多项式回归模型拟合到两个分量X和y上。

# Fitting Polynomial Regression to the dataset 
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures 

poly = PolynomialFeatures(degree = 4) 
X_poly = poly.fit_transform(X) 

poly.fit(X_poly, y) 
lin2 = LinearRegression() 
lin2.fit(X_poly, y)

步骤5：在此步骤中，我们使用散点图可视化线性回归结果。

# Visualising the Linear Regression results 
plt.scatter(X, y, color = 'blue') 

plt.plot(X, lin.predict(X), color = 'red') 
plt.title('Linear Regression') 
plt.xlabel('Temperature') 
plt.ylabel('Pressure') 

plt.show()

步骤6：使用散点图可视化多项式回归结果。

# Visualising the Polynomial Regression results 
plt.scatter(X, y, color = 'blue') 

plt.plot(X, lin2.predict(poly.fit_transform(X)), color = 'red') 
plt.title('Polynomial Regression') 
plt.xlabel('Temperature') 
plt.ylabel('Pressure') 

plt.show()

步骤7：使用线性和多项式回归预测新结果。

# Predicting a new result with Linear Regression 
lin.predict(110.0)

# Predicting a new result with Polynomial Regression 
lin2.predict(poly.fit_transform(110.0))

使用多项式回归的优点：

• 广泛的功能可以适应它。

• 多项式基本上适合宽范围的曲率。

• 多项式提供了依赖变量和自变量之间关系的最佳近似。

使用多项式回归的缺点

• 这些对异常值过于敏感。

• 数据中存在一个或两个异常值会严重影响非线性分析的结果。

• 此外，遗憾的是，用于检测非线性回归中的异常值的模型验证工具少于线性回归。

看完上述内容，你们对使用Python怎么实现多项式回归有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注亿速云行业资讯频道，感谢大家的支持。