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多项式回归（Polynomial Regression）是一种对非线性关系建模的回归方法，它是在线性回归的基础上，引入特征的高次项，从而捕捉自变量与因变量之间的非线性关系。

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🔹一、基本概念

多项式回归的形式：
假设我们有一个自变量 x，目标变量 y，那么多项式回归模型可以表示为：

y=β0+β1x+β2x2+β3x3+⋯+βnxn+ε

其中：

• n：多项式的阶（degree）

• βi：回归系数

• ε：误差项

📌 本质上，多项式回归还是线性回归的一种，因为它在线性模型中只是加入了非线性特征（如 x2,x3x^2, x^3 等），仍然是对系数进行线性求解。

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🔹二、适用场景

• 自变量与因变量之间存在非线性关系，但可以通过一组多项式项来逼近。

• 数据呈现曲线趋势，而非线性函数形式未知。

• 简单曲线拟合问题，例如经济趋势预测、产量预测、物理实验数据拟合等。

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🔹三、Python 示例（使用 scikit-learn）

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures# 模拟数据
np.random.seed(0)
X = 2 - 3 * np.random.normal(0, 1, 30)
y = X**3 + X**2 - 3*X + np.random.normal(0, 5, 30)
X = X[:, np.newaxis]# 多项式特征转换（3阶）
poly = PolynomialFeatures(degree=3)
X_poly = poly.fit_transform(X)# 线性回归拟合
model = LinearRegression()
model.fit(X_poly, y)# 预测
X_fit = np.linspace(min(X), max(X), 100).reshape(-1, 1)
y_pred = model.predict(poly.transform(X_fit))# 可视化
plt.scatter(X, y, color='blue', label='Data')
plt.plot(X_fit, y_pred, color='red', label='Polynomial Fit (degree=3)')
plt.legend()
plt.title("Polynomial Regression")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("y")
plt.show()

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🔹四、优缺点

✅ 优点：

• 能够拟合非线性关系，提升预测能力；

• 在数据量小、变量少时效果良好；

• 实现简单，计算代价较小。

❌ 缺点：

• 容易过拟合（高阶多项式尤其容易）；

• 可解释性差：高阶项难以直观理解；

• 对异常值敏感；

• 不能外推：超出训练区间预测不稳定。

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🔹五、建模建议

建议	说明
控制多项式阶数	一般建议不超过4阶，除非有非常充分的数据和理由
交叉验证	使用交叉验证选择最优阶数，避免过拟合
特征标准化	高次项值域差异大，建议先对原始特征进行标准化
可视化诊断	观察拟合曲线与实际数据的贴合程度

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