小编Pra*_*mar的帖子

我想对以下回归模型应用 k 折交叉验证：

1. 线性回归
2. 多项式回归
3. 支持向量回归
4. 决策树回归
5. 随机森林回归

我可以对除多项式回归之外的所有内容应用 k 折交叉验证，这会给我带来这个错误PolynomialFeatures' object has no attribute 'predict。如何解决这个问题。我是否正确地完成了这项工作，实际上我的主要动机是看看哪个模型表现更好，那么有没有更好的方法来完成这项工作？

# Compare Algorithms
import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import model_selection
from sklearn.linear_model import LinearRegression

from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# load dataset
names = ['YearsExperience', 'Salary']
dataframe = pandas.read_csv('Salary_Data.csv', names=names)
array = dataframe.values
X = array[1:,0]
Y = array[1:,1]

X = X.reshape(-1, 1)
Y = Y.reshape(-1, 1)

# …