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多项式回归是一种线性回归形式，其中自变量x和因变量y之间的关系被建模为n次多项式。多项式回归拟合x的值与y的相应条件均值之间的非线性关系，表示为E（y | x）

为什么多项式回归：

• 研究人员假设的某些关系是曲线的。显然，这种类型的案例将包括多项式项。
• 检查残差。如果我们尝试将线性模型拟合到曲线数据，则预测变量（X轴）上的残差（Y轴）的散点图将在中间具有许多正残差的斑块。因此，在这种情况下，这是不合适的。
• 通常的多元线性回归分析的假设是所有自变量都是独立的。在多项式回归模型中，不满足该假设。

多项式回归的使用：

这些基本上用于定义或描述非线性现象，例如：

• 组织生长速度。
• 疾病流行病的进展
• 湖泊沉积物中碳同位素的分布

回归分析的基本目标是根据自变量x的值来模拟因变量y的期望值。在简单回归中，我们使用以下等式 -

这里y是因变量，a是y截距，b是斜率，e是误差率。

在许多情况下，这种线性模型将无法解决。例如，如果我们在这种情况下根据合成温度分析化学合成的产生，我们使用二次模型

这里y是x的因变量，a是y截距，e是误差率。

通常，我们可以将其建模为第n个值。

由于回归函数在未知变量方面是线性的，因此这些模型从估计的角度来看是线性的。

因此，通过最小二乘技术，让我们计算y的响应值。

Python中的多项式回归:

要获得用于分析多项式回归的数据集，请单击此处。

• **步骤1：**导入库和数据集
  导入重要的库和我们用于执行多项式回归的数据集。

# Importing the libraries 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
import pandas as pd 

# Importing the dataset 
datas = pd.read_csv('data.csv') 
datas

• **第2步：**将数据集分为2个组件

将数据集划分为两个组件，即X和yX将包含1到2之间的列.y将包含2列。

X

• **第3步：**将线性回归拟合到数据集

拟合线性回归模型在两个组件上。

# Fitting Linear Regression to the dataset

• **第4步：**将多项式回归拟合到数据集

将多项式回归模型拟合到两个分量X和y上。

# Fitting Polynomial Regression to the dataset

• **步骤5：**在此步骤中，我们使用散点图可视化线性回归结果。

# Visualising the Linear Regression results

• **步骤6：**使用散点图可视化多项式回归结果。

# Visualising the Polynomial Regression results

• **步骤7：**使用线性和多项式回归预测新结果。

# Predicting a new result with Linear Regression

# Predicting a new result with Polynomial Regression

使用多项式回归的优点：

• 广泛的功能可以适应它。
• 多项式基本上适合宽范围的曲率。
• 多项式提供了依赖变量和自变量之间关系的最佳近似。

使用多项式回归的缺点

• 这些对异常值过于敏感。
• 数据中存在一个或两个异常值会严重影响非线性分析的结果。
• 此外，遗憾的是，用于检测非线性回归中的异常值的模型验证工具少于线性回归。