多项式回归度增加后训练分数降低

多项式回归是一种回归分析方法，它通过拟合多项式函数来建立自变量和因变量之间的关系。多项式回归度指的是多项式函数中的最高次幂。当多项式回归度增加后，训练分数往往会降低。

多项式回归度增加后训练分数降低的原因是过拟合。过拟合是指模型过于复杂，过度拟合了训练数据中的噪声和随机变动，导致在新数据上的预测性能下降。当多项式回归度增加时，模型的复杂度增加，容易出现过拟合现象。

为了解决过拟合问题，可以采取以下方法：

1. 数据集划分：将数据集划分为训练集和测试集，通过在训练集上训练模型，在测试集上评估模型的性能，以避免模型在训练集上过拟合。
2. 正则化：通过在损失函数中引入正则化项，限制模型参数的大小，防止模型过于复杂。
3. 特征选择：选择对目标变量有更强预测能力的特征，去除冗余的特征，减少模型的复杂度。
4. 交叉验证：使用交叉验证方法评估模型的性能，选择最佳的模型参数和回归度。

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