基於sciket-learn實現多項式迴歸

多項式迴歸在思想上和線性迴歸是一致的，都使用一條線去擬合樣本值，進入用得出的模型去進行預測，在樣本特徵呈現出線性特性時，我們可以用線性迴歸去做預測，但是在樣本特徵很複雜的時候，線性迴歸往往會呈現出欠擬合的狀態，這時就需要多項式迴歸。 先來看一個小例子，給定一條二次曲線y=2x^2 + 2x，生成帶噪聲的100個樣本點，繪製出圖像 ，是我們熟悉的二次方程。 x = np.random.uniform

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