Python 多项式拟合（一元回归）
一元一阶线性拟合： 假设存在一条线性函数尽量能满足所有的点：y=ax+b .对所有点的的公式为： 残差值β = 实际值y - 估计值y，β 应尽量小，当 β = 0 时，则完全符合一元线性方程：y=ax+b 通过最小二乘法计算残差和最小： 根据微积分，当 Q ...
原文：Python 确定多项式拟合/回归的阶数
通过 至 阶来拟合对比 均方误差及R评分，可以确定最优的 最大阶数 。 因为因变量Y X X X ，自变量和因变量是完整的公式，看图很明显，degree gt 的都符合，拟合函数都正确。 RMSE 最小，R平方非负且接近于 ，则模型最好 如果将 Y 值改为如下： degree 是最好的，且 r 平方也最接近于 注意：如果 R 平方为负数，则不准确，需再次测试。因样本数据较少，可能也会判断错误 。 ...
2018-01-31 12:21 0 3238 推荐指数：
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