1. 数据预处理
在进行数据拟合之前，需要对数据进行预处理。这包括数据清洗、数据归一化、数据标准化等。数据预处理的目的是为了提高数据拟合的准确性和可靠性。
2. 线性回归
earRegression模块来实现线性回归。
3. 多项式回归
umpy库中的polyfit函数来实现多项式回归。
4. 支持向量机回归
库中的SVR模块来实现支持向量机回归。
5. 决策树回归
TreeRegressor模块来实现决策树回归。
6. 神经网络回归
sorflow库来实现神经网络回归。
7. 模型评估
在进行数据拟合之后，需要对模型进行评估。常用的评估指标包括均方误差、平均误差、决定系数等。
8. 结论
umpy等。在进行数据拟合之前，需要对数据进行预处理。拟合之后需要对模型进行评估，以确定模型的准确性和可靠性。