Python多项式回归的实现方法

多项式回归是一种线性回归形式，其中自变量x和因变量y之间的关系被建模为n次多项式。多项式回归拟合x的值与y的相应条件均值之间的非线性关系，表示为E（y | x） 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