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                                  1. 线性回归公式: 线性回归的目标是拟合一条直线,形式为: y=mx+by=mx+b 其中: 
	yy 是因变量(目标值)xx 是自变量(特征值)mm 是斜率(slope)bb 是截距(intercept) 优点: 缺点: C# 线性回归示例代码
	
		
			| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 | using MathNet.Numerics; using MathNet.Numerics.LinearRegression; class Program {     static void Main()     {         double[] x = { 1, 2, 3, 4, 5 };         double[] y = { 2, 4, 6, 8, 10 };         // 进行线性回归         var (slope, intercept) = SimpleRegression.Fit(x, y);         Console.WriteLine($"拟合方程: y = {intercept} + {slope}x");     } } |  2. 多项式拟合公式: 多项式拟合的目标是拟合一个多项式,形式为: y=anxn+an−1xn−1+...+a1x+a0y=an?xn+an−1?xn−1+...+a1?x+a0? 其中: 
	an,an−1,...,a0an?,an−1?,...,a0? 是多项式的系数nn 是多项式的最高次数 优点: 
	能拟合更复杂的非线性关系通过增加多项式的次数,可以提高拟合的灵活性 缺点: 
	过拟合的风险较高(尤其是在高次多项式时)计算复杂度较高 C# 多项式拟合示例代码
	
		
			| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 | using MathNet.Numerics; using MathNet.Numerics.LinearRegression; class Program {     static void Main()     {         double[] x = { 1, 2, 3, 4, 5 };         double[] y = { 2, 3, 5, 7, 11 }; // 一组非线性数据         // 进行多项式拟合,设定次数为2         double[] coefficients = Fit.Polynomial(x, y, degree: 2);         Console.WriteLine("拟合方程:");         for (int i = coefficients.Length - 1; i >= 0; i--)         {             Console.WriteLine($"{coefficients[i]}x^{i}");         }     } } |  对比总结
	
		
			| 特征 | 线性回归 | 多项式拟合 |  
			| 拟合形式 | 直线 y=mx+by=mx+b | 多项式 y=anxn+...y=an?xn+... |  
			| 优点 | 简单、快速 | 能拟合复杂非线性关系 |  
			| 缺点 | 只能处理线性关系 | 容易过拟合,计算复杂度高 |  
			| 适用场景 | 数据呈线性关系时 | 数据呈现非线性关系时 |  
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