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从本质上讲，多项式回归模型是线性回归模型的一种。
实际应用中，我们遇到的数据并不总是线性的，这时如果我们还拿线性模型去拟合，模
型的效果就会大打折扣。不过不用担心，此时，仍然可以使用线性回归的方法来拟合非线性
的数据，只不过我们要先对输入数据做一些处理。这样就出现了所谓的“多项式回归”。
例如：
二元二次多项式回归方程为：
在实际应用中，常常可以通过多项式回归扩展已有特征，从而解决非线性问题。
在sklearn中实现多项式回归使用sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures
在PolynomialFeatures(degree)中，degree参数代表多项式回归中特征的最高次数
ximport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.linear_model import LinearRegressionfrom sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
X = np.arange(1,11).reshape((-1,2))
# 使用最高次为2次的多项式回归对象poly = PolynomialFeatures(degree=2)X2 = poly.fit_transform(X) # 拟合并添加新特征# 观察X2特征print(X2)1. 关于多项式回归，下列说法正确的是:
A 多项式回归模型只能解决线性问题
B 从本质上讲，多项式回归模型是线性回归模型的一种
C 二元二次多项式回归方程的最高次数为1
D 以上说法均不正确
2.实现多项式回归，使用sklearn中的：
A LogisticRegression
B StandardScaler
C LinearRegression
D PolynomialFeatures
1=>B 2=>D