多项式次数是机器学习中常用的调参方式之一，通过增加多项式次数可以提高模型的复杂度，从而更好地拟合训练数据集。但是随着多项式次数的增加，模型的复杂度也会增加，可能导致过拟合的问题。因此，在选择多项式次数时需要进行权衡，找到一个合适的多项式次数，既能够很好地拟合训练数据，又能够避免过拟合的问题。