多项式回归坏图

Question

我对这整件事还不熟悉，所以我一直在寻找解决方案并阅读博客等。但是没有用，如果你能解释问题以及解决方案，我将不胜感激

[！[][[1]][1]

代码：

import pandas as pd

df = pead_csv(

x = StandardScaler().fit_transform(df)



}

d
    return
viz_polymonial()

Answer 1

首先，您要对多项式特征进行两次拟合，这是您的预期用途吗

所描述的问题源于这样一个事实，即plt.plot(X, Y)与线(X[0], Y[0])与(X[1], Y[1])，(X[1], Y[1])与(X[2], Y[2])连接，等等。顺序很重要，如果对X和Y进行无序排列，将得到不同的图。这里你的点是无序的，你需要对它们进行排序以得到一个更平滑的图

def viz_polymonial():
    plt.scatter(X.iloc[:, 1], Y, color='red')
    data = list(zip(X, pol_reg.predict(poly_reg.transform(X)))
    # sort data by X and unpack
    sorted_X, sorted_Y = **sorted(data)
    plt.plot(sorted_X, sorted_Y, color='blue')
    plt.xlabel('Age. Annual income')
    plt.ylabel('Spending Score')
    plt.show()
    return
viz_polymonial()

如果你做最小可重复的例子，我会在我的机器上测试它