带权重的多项式回归如何实现？

带权重的多项式回归可以通过使用numpy中的polyfit函数实现，该函数可以接受样本的x，y值和样本的权重进行拟合。具体实现代码如下：

import numpy as np

# 构造样本数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 4, 6, 8, 10])
weights = np.array([0.2, 0.5, 0.8, 1, 0.2])

# 定义多项式回归的阶数
order = 3

# 根据样本数据进行多项式回归拟合
p = np.polyfit(x, y, order, w=weights)

# 输出拟合的多项式系数
print(p)

在以上示例代码中，使用polyfit函数对x和y进行order阶次多项式回归拟合，并传入样本的权重weights。函数的返回值为多项式的各项系数，即可得到拟合的多项式函数。通过调整order的值，可以得到不同阶次的多项式回归拟合结果。