總結 欠擬合：(對訓練集的數據和測試集的數據擬合的都不是很好) 原因：模型學習到樣本的特征太少 解決：增加樣本的特征數量（多項式回歸） 多項式回歸：from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures ...

1.欠擬合(underfitting)與過擬合(overfitting) 在機器學習中，我們的主要思想是通過對數據集的學習來生成我們的假設模型。在對數據集進行擬合的過程中，我們可能會遇到欠擬合和過擬合的問題。以身高預測的例子為例，這里給出7-18歲男生的身高標准（數據來源：7 歲～18 歲兒童 ...

https://blog.csdn.net/u011630575/article/details/71158656 1. 什么是欠擬合和過擬合 先看三張圖片，這三張圖片是線性回歸模型 擬合的函數和訓練集的關系 第一張圖片擬合的函數和訓練集誤差較大，我們稱這種情況為 欠擬合 第二張 ...

函數說明： 1. PolynomialFeatures(degree=2, interaction_only=False, include_bias=False) 參數說明:degree=2,表示多項式的變化維度為2，即^2, interaction_only表示是否只使用a*b ...

多項式特征（在原有特征的基礎上進行變換得到的特征），使用多項式回歸，設置當前degree為5 ...

來源：同登科 《計算方法》 中國石油大學出版社 P106 *何為擬合？ 　 從給定的函數表出發，尋找一個簡單合理的函數近似表達式來擬合給定的一組數據。 這里所說的“擬合”,即不要所作的曲線完全通過所有的Σ數據點，只要求所得的近似曲線能反映數據的基本趨勢。數據擬合在實際中有廣泛的應用 ...

多項式擬合 多項式的一般形式： y=p_{0}x^n + p_{1}x^{n-1} + p_{2}x^{n-2} + p_{3}x^{n-3} +...+p_{n} 多項式擬合的目的是為了找到一組p0-pn，使得擬合方程盡可能的與實際樣本數據相符合。 假設擬合得到的多項式如下： f ...