Polynomial 피팅 및 회귀는 데이터 분석 및 모델링에 중요한 기술입니다. 그들은 polynomial 기능을 사용하여 가변 사이의 복잡한 관계를 촉진 할 수 있습니다. NumPy, Python의 기본 라이브러리는이 작업을 효율적으로 수행 할 수있는 도구를 제공합니다.

Polynomial 이음쇠의 밑에

Polynomial 피팅은 데이터 포인트 세트에 가장 적합한 다항식 기능을 찾는다. 이 과정은 데이터 포인트와 다항식 곡선 사이의 차이를 최소화하고, 종종 최소 광장 회귀를 사용합니다.

NumPy에서 Polynomial Regression 구현

NumPy는 ] 함수를 제공하여 polynomial 회귀를 수행합니다. 입력으로 polynomial의 데이터 포인트와 정도를 유지하고 적절한 polynomial의 계수를 반환합니다.

예 사용:

사전의 Fitted Polynomial 사용

polynomial 계수가 얻어지면 ] 함수는 예측을 위한 polynomial 기능을 창조할 수 있습니다. 이것은 새로운 자료 점에 estimating 가치를 허용합니다.

예 사용:

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사전은 새로운 x-values를 통과하여 만들 수 있습니다.

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신청 및 혜택

Polynomial 회귀는 경제 공학, 과학적인 연구와 같은 각종 분야에서 이용됩니다. 그것은 모형 비선형 관계 및 자료 동향에 근거를 둔 예측을 돕습니다. NumPy의 단순성 그리고 효율성은 빠른 분석 및 prototyping를 위해 적당한 만듭니다.