y)#このデータを直線、または曲線で近似しますが、3つの関数でそれぞれ次数を変えながら結果を確認してみます。d\):曲線の次数があがるほどデータの分布に近づきますが、近ければいいわけでもありません。引数の3番目が次数です。-59.92857143])#-------------------------------------配列が返ってきました。59.92857143\)が近似式になります。いう便利な関数があります。もとに関数を生成してくれます。渡せば計算までこなしてくれます。描画ができてしまいます。パラメータを変えるだけで次数は簡単に変更できます。増やして過学習させると次のようになりました。データに過剰適応しているのが見て取れます。y)に近づけすぎて、一般的な予測モデルとして使えなくなること。近似式は学習データに近づこうとするあまり、データの偏りに強くひきづられている。予測値として信頼がおけない。