多项线性回归之R语言实现

1、前面Python 版本的多项线性回归，现不在对名词和操作流程做过多解释，直接上代码

dataset = read.csv('Position_Salaries.csv')

dataset = dataset[2:3]

#设置单一线性回归

lin_reg = lm(formula = Salary ~ . , data = dataset)  #两个课星  合理范围内

#设置多项线性回归

dataset$Level2 = dataset$Level^2

dataset$Level3 = dataset$Level^3

dataset$Level4 = dataset$Level^4

ploy_reg = lm(formula = Salary ~. ,data = dataset) # 用R更直观

#可视化（单一）

#install.packages('ggplot2')

library(ggplot2)

ggplot() +

geom_point(aes(x = dataset$Level, y = dataset$Salary), colour = 'red') +

geom_line(aes(x = dataset$Level, y = predict(lin_reg, newdata = dataset), colour = 'blue')) +

ggtitle('Truth or Burff') +

xlab('Level')+

ylab('Salary')

单一线性模型画出来的图

单一线性模型画出来的图，进度很低

在看下多项线性回归模型画出来的图

#可视化 （多项）

library(ggplot2)

ggplot() +

geom_point(aes(x = dataset$Level, y = dataset$Salary), colour = 'red') +

geom_line(aes(x = dataset$Level, y = predict(ploy_reg, newdata = dataset), colour = 'blue')) +

ggtitle('Truth or Burff') +

xlab('Level')+

ylab('Salary')

4次方画出来的图