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摘要：機器學習多項式回歸原理介紹機器學習多項式回歸實現機器學習多項式回歸實現使用框架實現多項式回歸。使用函數簡化這部分預處理過程。當為時，中的第一個值為，中的值為實際的截距。如圖，第一部分是為時的結果，第二部分是為時的結果。
【機器學習】多項式回歸原理介紹
【機器學習】多項式回歸python實現
【機器學習】多項式回歸sklearn實現
使用sklearn框架實現多項式回歸。使用框架更方便，可以少寫很多代碼。
使用一個簡單的數據集來模擬，只有幾條數據。
如果不用框架，需要自己手動對數據添加高階項，有了框架就方便多了。sklearn 使用 Pipeline 函數簡化這部分預處理過程。
當 PolynomialFeatures 中的degree=1時，效果和使用 LinearRegression 相同，得到的是一個線性模型，degree=2時，是二次方程，如果是單變量的就是拋物線，雙變量的就是拋物面。以此類推。
這里有一個 fit_intercept 參數，下面通過一個例子看一下它的作用。
當 fit_intercept 為 True 時，coef_ 中的第一個值為 0，intercept_ 中的值為實際的截距。
當 fit_intercept 為 False 時，coef_ 中的第一個值為截距，intercept_ 中的值為 0。
如圖，第一部分是 fit_intercept 為 True 時的結果，第二部分是 fit_intercept 為 False 時的結果。
也就是說當 fit_intercept 為 False 時，模型就把截距放到系數的list里面了，不多帶帶拿出來。
為了方便，本文中我們都把 fit_intercept 設成 False。
運行結果
從圖中看出數據分布在一條拋物線附近。
最終得到的模型為：
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