① 优点
添加高阶项的时候，也增加了模型的复杂度。随着模型复杂度的升高，模型的容量以及拟合数据的能力增加
② 缺点
需要一些数据的先验知识才能选择最佳指数
如果指数选择不当容易出现过拟合
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① 优点
添加高阶项的时候，也增加了模型的复杂度。随着模型复杂度的升高，模型的容量以及拟合数据的能力增加
② 缺点
需要一些数据的先验知识才能选择最佳指数
如果指数选择不当容易出现过拟合
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