用线性算法去拟合非线性的y

多项式回归：叫回归但并不是去做拟合的算法
PolynomialFeatures是来做预处理的，来转换我们的数据，把数据进行升维！
注意注意！！这里是改变数据，把数据整理为类似线性，所以模型依旧是线性回归

Q：升维有什么用？
A：升维就是增加更多的影响Y结果的因素，这样考虑的更全面，最终是要增加准确率！
还有时候，就像PolynomialFeatures去做升维，是为了让线性模型去拟合非线性的数据！

Q：PolynomialFeatures是怎么升维的？
A：可以传入degree超参数，如果等于2，那么就会在原有维度基础之上增加二阶的数据变化！
更高阶的以此类推

Q：如果数据是非线性的变化，但是就想用线性的模型去拟合这个非线性的数据，怎么办？
A：1，非线性的数据去找非线性的算法生成的模型去拟合
2，可以把非线性的数据进行变化，变成类似线性的变化，然后使用线性的模型去拟合
PolynomialFeatures类其实就是这里说的第二种方式

代码

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.linear_model import LinearRegressionm = 100
X = 6 * np.random.rand(m, 1) - 3
y = 0.5 * X ** 2 + X + 2 + np.random.randn(m, 1)plt.plot(X, y, 'b.')d = {1: 'g-', 2: 'r+', 10: 'y*'}
for i in d:poly_features = PolynomialFeatures(degree=i, include_bias=False)X_poly = poly_features.fit_transform(X)print(X[0])print(X_poly[0])print(X_poly[:, 0])lin_reg = LinearRegression(fit_intercept=True)lin_reg.fit(X_poly, y)print(lin_reg.intercept_, lin_reg.coef_)y_predict = lin_reg.predict(X_poly)plt.plot(X_poly[:, 0], y_predict, d[i])plt.show()

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