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操作系统 ： CentOS7.3.1611_x64
python版本：2.7.5
sklearn版本：0.18.2
tensorflow版本 ：1.2.1
多项式（Polynomial）是代数学中的基础概念，是由称为不定元的变量和称为系数的常数通过有限次加减法、乘法以及自然数幂次的乘方运算得到的代数表达式。
多项式分为一元多项式和多元多项式，其中：
不定元只有一个的多项式称为一元多项式；
不定元不止一个的多项式称为多元多项式。
本文讨论的是一元多项式相关问题。
其一般形式如下（python语法表达方式）：
y = a0 + a1 * x + a2 * (x**2) + ... + an * (x ** n) + e
比如普通的二次多项式回归模型如下（python语法表达方式）：
y = a0 + a1 * x + a2 * (x**2) + e
当 a0,a1,a2,e = 10,2,-0.03,0.5 时，大致图形如下：
源码如下：
#! /usr/bin/env python #-*- coding:utf-8 -*- import pylab import pandas as pd def fun(x): # y = a0 + a1 * x + a2 * (x**2) + e a0,a1,a2,e = 10,2,-0.03,0.5 y = a0 + a1 * x + a2 * (x**2) + e return y arrX = range(-10000,10000) arrY = [] for x in arrX : arrY.append(fun(x)) pylab.plot(arrX,arrY) pylab.show()
普通的三次多项式回归模型如下（python语法表达方式）：
y = a0 + a1 * x + a2 * (x**2) + a3 * (x**3) + e
当 a0,a1,a2,a3,e = 10,-0.2,-0.03,-0.04,0.5 时，大致图形如下：
源码如下：
#! /usr/bin/env python #-*- coding:utf-8 -*- import pylab import pandas as pd def fun(x): # y = a0 + a1 * x + a2 * (x**2) + a3 * (x**3)+ e a0,a1,a2,a3,e = 10,-0.2,-0.03,-0.04,0.5 y = a0 + a1 * x + a2 * (x**2) + a3 * (x**3)+ e return y arrX = range(-10000,10000) arrY = [] for x in arrX : arrY.append(fun(x)) pylab.plot(arrX,arrY) pylab.show()
在单因子（连续变量）试验中，当回归函数不能用直线来描述时，要考虑用非线性回归函数。 多项式回归属于非线性回归的一种。 这里指单因子多项式回归，即一元多项式回归。
一般非线性回归函数是未知的，或即使已知也未必可以用一个简单的函数变换转化为线性模型。这时，常用的做法是用因子的多项式。 如果从散点图观察到回归函数有一个“弯”，则可考虑用二次多项式；有两个弯则考虑用三次多项式；有三个弯则考虑用四次多项式，等等。
真实的回归函数未必就是某个次数的多项式，但只要拟合得好，用适当的多项式来近似真实的回归函数是可行的。
示例代码如下：
#! /usr/bin/env python #-*- coding:utf-8 -*- # 多项式回归 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures rng = np.random.RandomState(1) def fun(x): a0,a1,a2,a3,e = 0.1,-0.02,0.03,-0.04,0.05 y = a0 + a1 * x + a2 * (x**2) + a3 * (x**3)+ e y += 0.03 * rng.rand(1) return y plt.figure() plt.title(‘polynomial regression(sklearn)‘) plt.xlabel(‘x‘) plt.ylabel(‘y‘) plt.grid(True) X = np.linspace(-1, 1, 30) arrY = [fun(x) for x in X] X = X.reshape(-1,1) y = np.array(arrY).reshape(-1,1) plt.plot(X, y, ‘k.‘) qf = PolynomialFeatures(degree=3) qModel = LinearRegression() qModel.fit(qf.fit_transform(X), y) X_predict = np.linspace(-1, 2, 100) X_predict_result = qModel.predict(qf.transform(X_predict.reshape(X_predict.shape[0], 1))) plt.plot(X_predict,X_predict_result , ‘r-‘) plt.show()
该代码github地址：https://github.com/mike-zhang/pyExamples/blob/master/algorithm/NonLinearRegression/pr_sklearn_test1.py
运行效果图如下：
示例代码如下：
#! /usr/bin/env python #-*- coding:utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt learning_rate = 0.01 training_epochs = 40 rng = np.random.RandomState(1) def fun(x): a0,a1,a2,a3,e = 0.1,-0.02,0.03,-0.04,0.05 y = a0 + a1 * x + a2 * (x**2) + a3 * (x**3)+ e y += 0.03 * rng.rand(1) return y trX = np.linspace(-1, 1, 30) arrY = [fun(x) for x in trX] num_coeffs = 4 trY = np.array(arrY).reshape(-1,1) X = tf.placeholder("float") Y = tf.placeholder("float") def model(X, w): terms = [] for i in range(num_coeffs): term = tf.multiply(w[i], tf.pow(X, i)) terms.append(term) return tf.add_n(terms) w = tf.Variable([0.] * num_coeffs, name="parameters") y_model = model(X, w) cost = tf.reduce_sum(tf.square(Y-y_model)) train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(cost) with tf.Session() as sess : init = tf.global_variables_initializer() sess.run(init) for epoch in range(training_epochs): for (x, y) in zip(trX, trY): sess.run(train_op, feed_dict={X: x, Y: y}) w_val = sess.run(w) print(w_val) plt.figure() plt.xlabel(‘x‘) plt.ylabel(‘y‘) plt.grid(True) plt.title(‘polynomial regression(tensorflow)‘) plt.scatter(trX, trY) trX2 = np.linspace(-1, 2, 100) trY2 = 0 for i in range(num_coeffs): trY2 += w_val[i] * np.power(trX2, i) plt.plot(trX2, trY2, ‘r-‘) plt.show()
该代码github地址：https://github.com/mike-zhang/pyExamples/blob/master/algorithm/NonLinearRegression/pr_tensorflow_test1.py
运行效果如下：
好，就这些了，希望对你有帮助。
本文github地址：
https://github.com/mike-zhang/mikeBlogEssays/blob/master/2017/20170804_多项式回归学习笔记.rst
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原文地址：http://www.cnblogs.com/MikeZhang/p/polynomialRegression20170804.html
