In this case, the first polynomial degree is 1 implies we are taking a linear model and for 2 implies we are 2 fitting a quadratic model, for 3 implies a cubic model and a quartic model and so on, so forth and we have tried polynomial up to degree 10 and we have shown how the mean squared error on the validation data set is as you increase the polynomial order.
इस मामले में, पहला बहुपद डिग्री का तात्पर्य 1 है हम एक रैखिक मॉडल ले रहे हैं और 2 अर्थ के लिए हम एक 2 द्विघात मॉडल फिट कर रहे हैं, 3 का मतलब एक घन मॉडल और एक चतुर्थांश मॉडल और इसी तरह, आगे और हमने बहुपद की डिग्री 10 तक की कोशिश है और हम दिखा चुके हैं कि सत्यापन डेटा सेट पर माध्य चुकता त्रुटि कैसे है जैसा कि आप बहुपद क्रम को बढ़ाते हैं।