使用多项式特征构建四次回归模型

要将模型修改为四次回归，可以使用多项式特征来表示输入数据的高阶特征。可以使用tf.keras.layers.PolynomialFeatures层来实现这一点。以下是修改后的代码示例：\n\nfrom tensorflow.keras.layers import PolynomialFeatures\n\nmodel = tf.keras.Sequential([\n PolynomialFeatures(degree=4, include_bias=False, input_shape=train_dataset.shape[-2:]),\n tf.keras.layers.Flatten(),\n tf.keras.layers.Dense(32, activation='tanh'),\n tf.keras.layers.Dense(16, activation='tanh'),\n tf.keras.layers.Dense(32, activation='leaky_relu'),\n tf.keras.layers.Dense(16, activation='leaky_relu'),\n tf.keras.layers.Dense(16, activation='tanh'),\n tf.keras.layers.Dense(4, activation='linear')\n])\n\n在上述代码中，我们首先使用PolynomialFeatures层将输入数据转换为四次多项式特征。然后，我们将其展平，并在其后添加一系列的Dense层来构建模型。\n\n请注意，这只是一种修改模型以进行四次回归的方法之一。根据实际情况，您可能需要根据数据集的特征和要解决的问题进行调整和优化。