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多项式回归（Polynomial Regression）详解
多项式回归是线性回归的扩展，通过引入特征的幂次项（如 (x^2, x^3)）来拟合非线性关系。它保留了线性回归的简洁性，同时能捕捉更复杂的数据模式。
1. 核心思想
- 问题场景：当自变量 (x) 和因变量 (y) 之间存在非线性关系（如抛物线、周期性变化）时，简单线性回归（(y = w_1 x + b)）无法拟合。
- 解决方案：将特征升维，构造多项式特征，再用线性模型拟合。
例如：
[
y = w_1 x + w_2 x^2 + w_3 x^3 + b
]
虽然对 (x) 是非线性的，但对参数 (w) 仍是线性的，仍可用线性回归方法求解。
2. 数学模型
(1) 多项式方程
对于单特征 (x)，(d) 次多项式回归方程：
[
y = w_0 + w_1 x + w_2 x^2 + \dots + w_d x^d
]
- (d)：多项式阶数（需谨慎选择，过高会导致过拟合）。
(2) 多特征情况
若原始特征为 (x_1, x_2)，二次多项式可扩展为：
[
y = w_0 + w_1 x_1 + w_2 x_2 + w_3 x_1^2 + w_4 x_2^2 + w_5 x_1 x_2
]
- 引入了交互项（如 (x_1 x_2)）和平方项。
3. 实现步骤
(1) 特征变换
将原始特征 (x) 转换为多项式特征矩阵：
[
\text{若 } x = \begin{bmatrix} x_1 \ x_2 \end{bmatrix}, \text{二次多项式特征为 } \begin{bmatrix} 1, x_1, x_2, x_1^2, x_2^2, x_1 x_2 \end{bmatrix}
]
(2) 代码实现（Python）
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.linear_model import LinearRegression# 示例数据
X = np.array([[1], [2], [3], [4]]) # 单特征
y = np.array([2, 4, 9, 16]) # y ≈ x^2# 构造多项式特征（2阶）
poly = PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=False)
X_poly = poly.fit_transform(X) # 转换为 [x, x^2]# 用线性回归拟合
model = LinearRegression()
model.fit(X_poly, y)# 预测
x_test = np.array([[5]])
x_test_poly = poly.transform(x_test)
print(model.predict(x_test_poly)) # 输出 ≈ 25 (5^2)
4. 关键问题
(1) 如何选择多项式阶数？
- 欠拟合（阶数太低）：无法捕捉数据非线性（如用直线拟合抛物线）。
- 过拟合（阶数太高）：模型过于复杂，拟合噪声（如下图）。
- 建议：
- 通过交叉验证选择最佳阶数。
- 观察训练集和验证集的误差曲线。
(2) 是否需要特征缩放？
- 需要！多项式特征的量纲差异极大（如 (x) 范围是 [0,1]，则 (x^5) 范围是 [0,1e-5]），务必使用
StandardScaler或MinMaxScaler。
(3) 与非线性回归的区别
- 多项式回归：对特征非线性，对参数线性（仍用最小二乘法求解）。
- 非线性回归：参数也是非线性的（如 (y = e^{w x})），需数值优化（如梯度下降）。
5. 优缺点
| 优点 | 缺点 |
|---|---|
| 简单高效，保留线性回归的计算优势。 | 高阶易过拟合，需正则化（如Lasso）。 |
| 可解释性强（系数反映特征重要性）。 | 特征维度爆炸（阶数高时）。 |
| 适合低维非线性数据。 | 对非多项式模式（如周期性）拟合差。 |
6. 应用场景
- 物理学：拟合物体运动轨迹（抛物线）。
- 经济学：描述增长趋势（如GDP的指数增长可用高阶多项式逼近）。
- 工业控制：传感器数据的非线性校准。
7. 进阶技巧
(1) 正则化（防止过拟合）
- 岭回归（Ridge）：对系数 (w) 的L2惩罚。
- Lasso回归：对系数 (w) 的L1惩罚（可稀疏化特征）。
from sklearn.linear_model import Ridge
model = Ridge(alpha=0.1).fit(X_poly, y) # alpha是正则化强度
(2) 多项式核SVM
- 用核函数隐式计算高维特征，避免显式构造：
from sklearn.svm import SVR
model = SVR(kernel='poly', degree=3).fit(X, y)
8. 总结
- 多项式回归 = 特征升维 + 线性回归。
- 核心参数：阶数
degree，需平衡拟合与泛化。 - 必做步骤：特征缩放、交叉验证、正则化（高阶时）。
通过合理使用多项式回归，可用线性方法解决复杂的非线性问题！