python多项式拟合问题

某次项目中遇到，需要预测某个值。数据大概是这样的：
有4个特征，特征之间数据差异较大，根据四个特征预测需要预测一个值，数据量是24条。其实就是一个多项式的拟合问题。刚开始，我想着用一些简单的模型去拟合就可以了。
linear = LinearRegression()
ridge = Ridge()
lasso = Lasso()
elasticnet = ElasticNet(）
分别用上诉四个模型去拟合，效果并不好，偏差很大。

数据预处理采用的最大最小化。好了。模型都不行，只能从数据着手了。分析数据，进行特征工程，奈何特征工程需要较强的经验，我从数据难以分析其特征。
最后想到，只有靠多项式拟合了，我有四个特征，就该有x1,x2,x3,x4个自变量。假设它满足某个函数：y=f(x1,x2,x3,x4)，采用python的PolynomialFeatures函数去拟合，具体怎么拟合可以参考：
https://blog.csdn.net/qq_33511693/article/details/105169807

此次问题，可以衍生出三个问题，

对于数据量少的数据拟合，一些机器学习的方法效果并不好，再往深处想，为什么不好？
特征工程的本质是什么？
多项式拟合的本质是什么？
回答问题3：假设有一堆的数据（不容易观察出其内在的函数关系），但是似乎他们之间又满足某种函数关系，我们该怎么做，才能找出他们之间的关系呢？假设，他们满足一个高次多项式：f(x1,x2…xn)=b+ax1+cx2+…+dx1x2+…exnxn
此时，我想起了泰勒展开式，某个函数总可以写成满足关于x的高次函数。

当然，在这个问题中，我们也可以这样假设。此时我们就可以利用sklearn 中的PolynomialFeatures函数去求出上面的a,b,c,d,f…是不是像神经网络中求权重一样。

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