Python 具有多项式特征的梯度下降算法的实现问题

我尝试在使用SKT变换器转换一些随机数据之后实现梯度下降。我的代码在不使用多项式特征时可以工作，但在转换时会给出非常高的系数

我的代码（以下）有问题吗

输出

     [[  802.60118234]
     [  360.65857329]
     [12234.00939771]]

    [ 0.          8.48492679 -1.62853134]

---

谢谢

你试着画了吗？也许它给出了正确的值。值为'0。8.48492679-1.62853134`小。顺便说一句：我在文章中发现了相同的图像是的，这是我从中获得输入的文章，但我的梯度下降实现在某些地方出错了，因为它与sklearn LinearRegression系数完全不同。首先，你可以使用

print（）

查看循环中的值并将其与纸上的计算进行比较。我已经尝试过分解组件，我觉得我缺少了处理多项式时需要的一些内容。您是否尝试过绘制它？也许它给出了正确的值。值为'0。8.48492679-1.62853134`小。顺便说一句：我在文章中发现了相同的图像是的，这是我从中获得输入的文章，但我的梯度下降实现在某些地方出错了，因为它与sklearn LinearRegression系数完全不同。首先，你可以使用

print（）

查看循环中的值，并将其与纸上的计算进行比较。我已经尝试过分解组件，我觉得在处理多项式时缺少了一些必要的东西

     [[  802.60118234]
     [  360.65857329]
     [12234.00939771]]

    [ 0.          8.48492679 -1.62853134]