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不带scikitlearn的多项式回归

多项式回归是一种回归分析方法,用于建立自变量与因变量之间的非线性关系模型。与简单线性回归不同,多项式回归可以通过引入多项式项来拟合非线性数据。

多项式回归的分类:

  1. 一元多项式回归:只有一个自变量的多项式回归模型。
  2. 多元多项式回归:包含多个自变量的多项式回归模型。

多项式回归的优势:

  1. 灵活性:多项式回归可以拟合各种形状的数据,包括非线性关系。
  2. 准确性:通过增加多项式项,可以更准确地拟合数据,提高模型的预测能力。

多项式回归的应用场景:

  1. 自然科学:在物理学、化学等领域中,多项式回归常用于拟合实验数据,研究变量之间的关系。
  2. 经济学:多项式回归可以用于经济数据的分析和预测,例如GDP增长、通货膨胀率等指标的预测。
  3. 市场营销:多项式回归可以用于市场调研数据的分析,预测产品销量与价格、广告投入等因素之间的关系。

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