多项式回归可以用来:()A. 对数据进行异常检测B. 进行特征选择C. 分析数据中的相关性D. 对非线性关系的数据进行建模

多项式回归的核心作用是通过引入高阶项拟合非线性数据。它扩展了线性回归的表达能力，允许模型捕捉数据中的弯曲趋势。本题需明确区分不同机器学习方法的功能：

• 异常检测通常依赖统计或聚类方法；
• 特征选择常用正则化或包裹法；
• 相关性分析通过统计指标或可视化实现；
• 非线性建模正是多项式回归的专长。

选项分析

A. 异常检测
异常检测需识别数据中的离群点，与模型拟合目标无关。

B. 特征选择
特征选择需筛选重要变量，而多项式回归仅增加变量的高阶项，不直接选择特征。

C. 分析相关性
相关性分析需量化变量间关系强度，而多项式回归仅拟合关系形式。

D. 建模非线性关系
多项式回归通过添加$x^2, x^3$等项，能拟合如二次曲线、指数曲线等非线性模式，直接对应其核心功能。