npm 包 ml-regression-robust-polynomial 使用教程-JavaScript中文网-JavaScript教程资源分享门户

在前端开发中，我们经常需要进行数据分析和处理。而 ml-regression-robust-polynomial 是一个方便的 npm 包，能够帮助我们进行多项式回归分析。

什么是多项式回归

多项式回归是一种回归分析方法，在拟合某些非线性数据时非常有用。它通过使用多项式函数来近似数据，从而构建一个能够预测新数据的模型。

常见的多项式函数包括二次函数、三次函数等。它们可以通过最小二乘法来拟合数据，缺点是对异常数据较为敏感。

因此，我们需要使用鲁棒多项式回归算法，从而得到更加健壮的拟合结果。

如何使用 ml-regression-robust-polynomial

在使用该 npm 包之前，需要了解以下几个概念：

自变量（x）：输入数据的变量
因变量（y）：根据自变量数据得到的输出数据
阶数（n）：多项式函数的次数
偏差（bias）：添加到估计值中的固定量，可使预测更准确
正则化（lambda）：控制拟合函数光滑度和复杂度的因素

有了这些基础知识，我们就可以开始使用 ml-regression-robust-polynomial 进行多项式回归分析。

安装

可以通过以下命令进行安装：

npm install ml-regression-robust-polynomial

使用示例

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在这个示例中，我们创建了两个数组，分别表示自变量和因变量数据。然后，我们使用这些数据来创建一个三次多项式回归模型，最后使用模型预测值为 6 的因变量值。

API 指南

以下是 RobustPolynomialRegression 类中的主要方法和属性：

名称	类型	描述
`predict(num)`	`number`	预测给定自变量值所对应的因变量值。
`coefficients`	`number[]`	多项式函数的系数。
`toString()`	`string`	将多项式函数以字符串形式呈现。
`toLaTeX()`	`string`	将多项式函数以 LaTex 格式呈现。
`standardError`	`number`	拟合函数的标准误差。
`rsquare`	`number`	拟合函数的决定系数。
`adjustedR`	`number`	偏差调整后的决定系数。
`aIC`	`number`	Akaike 信息标准度量。
`bIC`	`number`	Bayes 信息标准度量。
`covariance`	`number[]`	系数的协方差矩阵。
`coefficients`	`number[]`	训练过程中得到的系数。
`n`	`number`	数据点数。
`p`	`number`	多项式函数的次数。
`lambda`	`number`	正则化参数。
`bias`	`number`	偏差参数。
`weights`	`number[]`	每个数据点的权重。
`epsilon`	`number`	计算系数的计算机精度。
`iterations`	`number`	发现每个阶段执行的迭代数量，如果收敛会更少。
`scale`	`number`	根据训练数据计算的尺度值。

总结

在本文中，我们介绍了 ml-regression-robust-polynomial 这个 npm 包，它可以用于进行多项式回归分析。我们讲解了多项式回归的基本概念和使用方法，并且给出了相关示例代码。希望这篇文章能够帮助你更好地理解多项式回归的原理和应用，以及使用 ml-regression-robust-polynomial 进行更加准确的拟合分析。

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