简介
ml-regression-polynomial 是一个基于多项式回归的 npm 包，用于进行基于多项式拟合的数据预测。该包提供了多项式拟合算法的实现，可以应用于一些简单的数据分析中。本篇文章将介绍如何安装、引用和使用该 npm 包。
安装
安装该 npm 包的方式非常简单，只需要在终端执行以下命令即可：
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以上命令将会拉取最新版的 ml-regression-polynomial，并自动安装到你的项目中。
引用
在使用该 npm 包之前，需要先引用它。在 JavaScript 文件中，可以使用以下方式来引用：
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以上方式将 ml-regression-polynomial 引入到当前文件中。注意，如果你是 ES6 环境，也可以使用 import 语句来引入。
使用
基础用法
ml-regression-polynomial 提供了一个 PolynomialRegression 类来实现多项式拟合。首先，我们需要创建一个 PolynomialRegression 实例：
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其中，x 是输入变量数组，y 是输出变量数组，degree 是多项式的次数。例如，我们想要计算一个一次函数 y = a * x + b，可以先定义两个数组：
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接下来，我们可以使用 predict 函数来进行预测：
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以上代码将计算出一个一次函数，并预测输入 [5, 6, 7, 8, 9] 对应的输出值。
高级用法
除了基本的功能，在 ml-regression-polynomial 中也提供了一些高级用法。例如，我们可以使用 train 函数来重新训练模型：
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其中，newX 和 newY 是重新定义的输入和输出变量数组。此时，我们可以再次使用 predict 函数来进行预测。另外，如果需要计算 R² 值，可以使用 score 函数：
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以上代码将计算出拟合曲线的 R² 值（最大值为 1）。一般而言，R² 值越接近 1，说明拟合效果越好。
示例代码
以下是一个完整的示例代码，用于计算一个四次函数的拟合曲线，并对新的输入数据进行预测。
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以上代码将计算出一个四次函数，并预测输入 [5, 6, 7, 8, 9] 对应的输出值。同时，还计算了拟合曲线的 R² 值。
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