如何解决python中是否可以进行多项式回归？
美好的一天！如果有人能指导我解决以下疑问，我将不胜感激。
我正在研究一个预测建模，其中我有两个自变量/预测变量和一个因变量。
多元回归的大多数资源仅涉及线性回归，然而，我拥有的预测变量是非线性的。
是否有可能： y = z + ax1 + bx1^2 + cx2 + xc2^2 ?
说吧
X = [[2.64 0.96]
[3.75 0.88]
[3.74 0.75]
[6.51 1.27]]
Y = [[0.77]
[1.12]
[1.12]
[1.23]]
我知道多元线性回归的预测是 regr.predict([[new_x1],[new_x2]])。多项式回归呢？
解决方法
您可以使用 sklearn.preprocessing 中的 PolynomialFeatures 来生成高阶项。然后您可以在转换后的数据上拟合您的模型。
X = PolynomialFeatures(degree=2).fit_transform(X)
... # use the new X to fit the model
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