在线性回归中，生成多项式的模型是

在线性回归中，生成多项式的模型是通过在传统的线性回归模型中增加变量的高次项来实现的，从而使得模型能够更好地适应数据中的曲线趋势。具体来说，多项式回归模型可以表示为 $y = \beta_0 + \beta_1 x + \beta_2 x^2 + \ldots + \beta_n x^n + \epsilon$，其中 $x$ 是自变量，$y$ 是因变量，$\beta_0, \beta_1, \ldots, \beta_n$ 是系数，$n$ 是多项式的阶数，而 $\epsilon$ 是误差项。这种方法的核心思想是，任何光滑的曲线都可以通过适当高阶的多项式来逼近。1

此外，多项式回归问题可以通过变量转换化为多元线性回归问题来解决。例如，可以通过将 $x, x^2, x^3, \ldots$ 视为多元回归模型中的独特自变量来完成。5

在实际应用中，可以通过添加多项式特征的方式来实现多项式回归。例如，在sklearn的preprocessing包中，可以使用PolynomialFeatures类来添加多项式特征，从而将数据集X改造，以适应多项式回归模型。9

总结来说，在线性回归中生成多项式模型的方法是通过引入变量的高次项，将问题转换为多元线性回归问题，并利用如sklearn.preprocessing包中的PolynomialFeatures类来添加多项式特征，从而实现对非线性关系的拟合。