polynomial_regression.ipynb

1.数据集：四个特征一个输出。 2.工具包：sklearn,pandas。 3.思路：将每个特征的幂次方转换为一个新特征后，可以在这个拓展的数据集上训练线性模型。 3.准确率：0.99。 4.代码贡献：通过拟合得到的权重和偏置，对应特征转换后的每一个特征的指数，可以得到模型表达式。