多项式回归是一种用于预测目标变量的机器学习技术。它是线性回归的一种形式，但它不是将单度线拟合到数据，而是使用多度线来拟合数据点。这意味着它可以识别并表示数据点和目标变量之间的复杂关系。
多项式回归可用于预测数据集的未来趋势、预测输出以及估计不同变量之间的关系。例如，它可用于预测城市未来几天的温度或估计价格与需求之间的关系。
多项式回归的主要优点是它能够处理复杂的关系。与线性回归等其他技术相比，多项式回归在预测数据集的输出方面更准确，因为它可以考虑高阶项。
多项式回归的主要缺点是过度拟合，即模型试图拟合数据中的噪声而不是实际的数据点。这可能会导致更高的训练错误和更低的测试数据集泛化能力。
多项式回归最适合解决非线性数据集的问题，而线性回归等其他技术无法提供良好的结果。在高阶项对目标变量有影响的情况下，这也是有益的。
总的来说，多项式回归是一种强大的机器学习技术，可以帮助识别数据集中的复杂关系，并产生比其他技术更好的结果。
