基于sciket-learn实现多项式回归

多项式回归在思想上和线性回归是一致的，都使用一条线去拟合样本值，进入用得出的模型去进行预测，在样本特征呈现出线性特性时，我们可以用线性回归去做预测，但是在样本特征很复杂的时候，线性回归往往会呈现出欠拟合的状态，这时就需要多项式回归。 先来看一个小例子，给定一条二次曲线y=2x^2 + 2x，生成带噪声的100个样本点，绘制出图像 ，是我们熟悉的二次方程。 x = np.random.uniform

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