总结 欠拟合：(对训练集的数据和测试集的数据拟合的都不是很好) 原因：模型学习到样本的特征太少 解决：增加样本的特征数量（多项式回归） 多项式回归：from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures ...

1.欠拟合(underfitting)与过拟合(overfitting) 在机器学习中，我们的主要思想是通过对数据集的学习来生成我们的假设模型。在对数据集进行拟合的过程中，我们可能会遇到欠拟合和过拟合的问题。以身高预测的例子为例，这里给出7-18岁男生的身高标准（数据来源：7 岁～18 岁儿童 ...

https://blog.csdn.net/u011630575/article/details/71158656 1. 什么是欠拟合和过拟合 先看三张图片，这三张图片是线性回归模型 拟合的函数和训练集的关系 第一张图片拟合的函数和训练集误差较大，我们称这种情况为 欠拟合 第二张 ...

函数说明： 1. PolynomialFeatures(degree=2, interaction_only=False, include_bias=False) 参数说明:degree=2,表示多项式的变化维度为2，即^2, interaction_only表示是否只使用a*b ...

多项式特征（在原有特征的基础上进行变换得到的特征），使用多项式回归，设置当前degree为5 ...

来源：同登科 《计算方法》 中国石油大学出版社 P106 *何为拟合？ 　 从给定的函数表出发，寻找一个简单合理的函数近似表达式来拟合给定的一组数据。 这里所说的“拟合”,即不要所作的曲线完全通过所有的Σ数据点，只要求所得的近似曲线能反映数据的基本趋势。数据拟合在实际中有广泛的应用 ...

多项式拟合 多项式的一般形式： y=p_{0}x^n + p_{1}x^{n-1} + p_{2}x^{n-2} + p_{3}x^{n-3} +...+p_{n} 多项式拟合的目的是为了找到一组p0-pn，使得拟合方程尽可能的与实际样本数据相符合。 假设拟合得到的多项式如下： f ...