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最方便的语言，最简洁的简介首先，线性回归假设自变量和因变量之间存在线性关系，但实际情况却很少是这样。为了改进这个问题模型，我尝试了多项式回归，效果确实好一些（大多数情况下都是如此会改善）。但又有一个新问题：当数据集的变量太多的时候，用多项式回归很容易产生过拟合。
由于而且我建立的模型总是过于灵活，它可能在测试集上结果很好，但在那些“看不见的”数据上表现的就差强人意了。后来我看到另外一种称为样条回归的非线性方法---它将线性/多项式函数进行组合，用最终的结果来拟合数据。2019-07-17 22:21:40赞同 展开评论 打赏
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