Estoy tratando de usar scikit-learn para la regresión polinómica. Por lo que leí, la regresión polinómica es un caso especial de regresión lineal. Esperaba que tal vez uno de los modelos lineales generalizados de scikit pueda parametrizarse para ajustarse a polinomios de orden superior, pero no veo ninguna opción para hacerlo.
Logré usar un regresor de vectores de soporte con un núcleo de polietileno. Eso funcionó bien con un subconjunto de mis datos, pero lleva mucho tiempo ajustar conjuntos de datos más grandes, por lo que aún necesito encontrar algo más rápido (incluso si se opera con cierta precisión).
¿Me estoy perdiendo algo obvio aquí?
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PolynomialFeatures
.En caso de que esté utilizando una regresión multivariada y no solo una regresión univariada, no olvide los términos cruzados. Por ejemplo, si tiene dos variables y , y desea polinomios hasta la potencia 2, debe usar donde el último término ( ) es el que soy hablando sobre.x 2 y = a 1 x 1 + a 2 x 2 + a 3 x 2 1 + a 4 x 2 2 + a 5 x 1 x 2 a 5 x 1 x 2x1 x2 y=a1x1+a2x2+a3x21+a4x22+a5x1x2 a5x1x2
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