model为获得的模型
t2 = np.arange(-2,12,0.5) # 再生成一个间隔为0.5的序列
ypredict = np.polyval(model, t2) # 由np.polyval预测...y值序列
plt.plot(t, y, "o", t2, ypredict, 'x')
plt.show()
上面的一段代码利用numpy生成数据序列,并实现了1阶回归,并画出预测效果图,图形如下:
?...将代码改一下,实现2阶、3阶回归预测,只需要model = np.polyfit(t, y, deg =2)即可,同理3阶模型就把deg改为3即可。
2阶效果图和3阶效果图分别如下:
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