c# 线性回归和多项式拟合示例详解

目录

• 1. 线性回归
• C# 线性回归示例代码
• 2. 多项式拟合
• C# 多项式拟合示例代码
• 对比总结

1. 线性回归

公式： 线性回归的目标是拟合一条直线，形式为： y=mx+by=mx+b 其中：

• yy 是因变量（目标值）
• xx 是自变量（特征值）
• mm 是斜率（slope）
• bb 是截距（intercept）

优点：

• 简单易懂
• 计算效率高

缺点：

• 只能拟合线性关系
• 对于非线性关系的适应能力差

C# 线性回归示例代码

using MathNet.Numerics;
using MathNet.Numerics.LinearRegression;
class Program
{
    static void Main()
    {
        double[] x = { 1, 2, 3, 4, 5 };
        double[] y = { 2, 4, 6, 8, 10 };
        // 进行线性回归
        var (slope, intercept) = SimpleRegression.Fit(x, y);
        Console.WriteLine($"拟合方程: y = {intercept} + {slope}x");
    }
}

2. 多项式拟合

公式： 多项式拟合的目标是拟合一个多项式，形式为： y=anxn+ajsn−1xn−1+...+a1x+a0y=an​xn+an−1​xn−1+...+a1​x+a0​ 其中：

• an,an−1,...,a0an​,an−1​,...,a0​ 是多项式的系数
• nn 是多项式的最高次数

优点：

• 能拟合更复杂的非线性关系
• 通过增加多项式的次数，可以提高拟合的灵活性

缺点：

• 过拟合的风险较高（尤其是在高次多项式时）
• 计算复杂度较高

C# 多项式拟合示例代码

using MathNet.Numerics;
using MathNet.Numerics.LinearRegression;
class Program
{
    static void Main()
    {
        编程double[] x = { 1, 2, 3, 4, 5 };
        double[] y = { 2, 3, 5, 7,编程客栈 11 }; // 一组非线性数据
        // 进行多项式拟合，设定次数为2
        double[] coeffiwww.devze.comcients = Fit.Polynomial(x, y, degree: 2);
        Console.WriteLine("拟合方程：");
        for (int i = coefficients.Length - 1; i >= 0; i--)
        {
            Console.WriteLine($"{coefficients[i]}x^{i}");
        }
    }
}

对比总结

到此这篇关于c# 线性回归和多项式拟合示例详解的文章就介绍到这了,更多相关c# 线性回归内容请搜索编程客栈(www.devze.com)以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程客栈(www.devze.com)！