使用多项式特征进行四次回归模型搭建

要将模型改成四次回归，可以使用多项式特征来增加模型的复杂度。可以通过将输入特征进行多项式转换来实现。\n\n首先，导入所需的库：\n\npython\nimport tensorflow as tf\nfrom sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures\n\n\n然后，对训练数据进行多项式转换：\n\npython\npoly = PolynomialFeatures(degree=4)\ntrain_dataset_poly = poly.fit_transform(train_dataset)\n\n\n接下来，修改模型的输入层的形状来匹配多项式转换后的数据维度：\n\npython\nmodel = tf.keras.Sequential([\n tf.keras.layers.Dense(32, activation='tanh', input_shape=train_dataset_poly.shape[-1:]),\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\n最后，使用多项式转换后的数据进行训练：\n\npython\nmodel.compile(optimizer='adam', loss='mse')\nmodel.fit(train_dataset_poly, train_labels, epochs=10)\n\n\n这样就修改了模型的输入和输入数据，使其适应四次回归的问题。