如何迭代多项式回归模型中的系数？

Question

我明白多项式回归试图达到什么（最佳拟合通过最小二乘法），但我找不到找到多项式系数的算法。蛮力是不可行的，这是我能想到的唯一解决方案。有没有办法迭代系数？我错过了明显的东西吗？

Answer 1

我不确定我是否理解你的意思，但如果你问如何获得系数，每个回归算法实现都应该很容易得到最终的权重。 在这里，你有一个很好的例子，使用岭回归拟合sklearn多项式： ridge regression to fit a polynomial。

如果您检查文档（sklearn.linear_model.Ridge），您会看到有一个名为coef_的属性用于获取权重向量。

编辑：Sklearn是一个机器学习的Python库：scikit-learn。