PyTorch基础入门三：PyTorch搭建多项式回归模型
创新互联主营娄星网站建设的网络公司,主营网站建设方案,成都app软件开发,娄星h5重庆小程序开发搭建,娄星网站营销推广欢迎娄星等地区企业咨询1）理论简介
对于一般的线性回归模型，由于该函数拟合出来的是一条直线，所以精度欠佳，我们可以考虑多项式回归来拟合更多的模型。所谓多项式回归，其本质也是线性回归。也就是说，我们采取的方法是，提高每个属性的次数来增加维度数。比如，请看下面这样的例子：
如果我们想要拟合方程：
对于输入变量
和输出值
，我们只需要增加其平方项、三次方项系数即可。所以，我们可以设置如下参数方程：
可以看到，上述方程与线性回归方程并没有本质区别。所以我们可以采用线性回归的方式来进行多项式的拟合。下面请看代码部分。
2）代码实现
当然最先要做的就是导包了，下面需要说明的只有一个：itertools中的count，这个是用来记数用的，其可以记数到无穷，第一个参数是记数的起始值，第二个参数是步长。其内部实现相当于如下代码：
def count(firstval=0, step=1): x = firstval while 1: yield x x += step
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