创建一个基于训练数据的多项式回归模型，并用测试数据集评估其性能。



训练数据集：

- 包含两个变量，x和y，共100行数据；

- y值是x的多项式函数与一些随机噪声的结果。

测试数据集：

- 包含两个变量，x和y，共20行数据；

- y值是x的多项式函数与一些随机噪声的结果。
要创建基于训练数据的多项式回归模型并评估其性能，可以按照以下步骤进行：

1. 加载训练数据集和测试数据集，将x和y变量分别作为自变量和因变量。

2. 使用训练数据集来训练多项式回归模型，通过拟合多项式函数来预测y值。

3. 使用测试数据集来评估模型性能，可以计算预测值与实际值之间的均方根误差（RMSE）或决定系数（R²）等指标来衡量模型的准确性。

4. 可以尝试不同阶数的多项式函数来比较模型的性能，选择最佳阶数的模型。

5. 最后，可以使用模型来进行预测，输入新的自变量值，即可得到相应的因变量预测值。