小小程序员
2021-05-14 18:20:23
Polynomial Regression多項式回帰
回帰方程式において、説明変数の指数が1より大きい場合、それは多項式回帰方程式となります。次の方程式のように：
y=a+b*x^2
この回帰技術では、最適なフィッティング線は直線ではなく、データ点をフィットさせるための曲線となります。
重点：
高次の多項式をフィットさせて低い誤差を得る誘惑がありますが、これは過学習を引き起こす可能性があります。あなたは頻繁に関係図を描画してフィット状況を確認し、過学習も未学習もない適切なフィットを保つことに集中する必要があります。以下は理解を助けるための例図です：
明らかに両端で曲線上の点を探し、それらの形状や傾向が意味を持つかどうかを確認してください。高次の多項式は最終的に奇妙な推論結果を生み出す可能性があります。
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