Я делаю особый случай множественной линейной регрессии с переменными x1, x2 и y.Для фиксированной степени i переменными предиктора являются x1, x1 ^ 2, x1 ^ 3 ... x1 ^ i, x2, x2 ^ 2, x2 ^ 3 ... x2 ^ i, x1 * (x2 ^ (i-1)), (x1 ^ 2) (x2 ^ (i-2)) ... (x1 ^ (i-1)) (x2), и я предсказываю y.Я использовал метод 10-кратной перекрестной проверки, чтобы найти лучшее i от 1 до 10. Результат - 3, но после обучения i = 3 увеличиваются и MSE обучения, и тестирование.Мне интересно, почему даже обучение MSE увеличивается?Если я добавлю больше предсказателей, не должно ли это уменьшиться?X1s и x2s находятся между 0 и 100, а y между 90 и 200.