pytorch实现多项式回归

pytorch实现多项式回归，供大家参考，具体内容如下一元线性回归模型虽然能拟合出一条直线，但精度依然欠佳，拟合的直线并不能穿过每个点，对于复杂的拟合任务需要多项式回归拟合，提高精度。多项式回归拟合就是将特征的次数提高，线性回归的次数使一次的，实际我们可以使用二次、三次、四次甚至更高的次数进行拟合。由于模型的复杂度增加会带来过拟合的风险，因此需要采取正则化损失的方式减少过拟合，提高模型泛化能力。希望大家可以自己动手，通过一些小的训练掌握pytorch拟合结果：