여전히 상이한 값
이전 장에서 선형회귀를 통해 값을 예측하여 더 근사한 값을 얻었다.
하지만 1200g 과 1500g 은 여전히 값의 차이가 많이 크다.
실제 분포도를 보면 직선보다는 곡선에 더 가깝게 분포함을 볼 수 있다.
이때 우리는 다항식을 통한 다항회귀를 사용 할 수 있다.
from sklearn.linear_model import LinearRegression
lr = LinearRegression()
train_poly = np.column_stack((train_input**2,train_input))
test_poly = np.column_stack((test_input**2,test_input))
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(train_input,train_target)
plt.plot(point, lr.coef_[0]*point**2 + lr.coef_[1]*point + lr.intercept_)
# plt.scatter(50,lr.predict([[50]]))
plt.xlabel('length')
plt.ylabel('weight')
plt.show()
