1樓：
資料無疑越多越好，但題主這個情況明顯量夠了。
代價（cost）和資料量（m）變化情況如下：
一般來說，在資料方差（vriance）較大的情況下，即資料離散程度較高，或者說存在一定過擬合（overfitting）時，增大受訓資料量作用會很大。從題圖來看，方差適中，沒必要進一步採集資料。
題主剩下要做的就是用測試集 error 來選擇乙個合適的模型了。
2樓：陳丹奕
兩萬多個點數量不算多，而且不知道題主你的資料是抽樣的還是一定時期/專案內的全量資料，如果是前者，只要抽樣規則科學，結果就沒問題；後者的話，建議分類別進行回歸，看不同類別的資料是否回歸結果不一樣，從而找到一些其他因素可能產生的影響。
順便多說一句，光看資料量的大小是沒意義的，重點是要看資料獲取的方式是否合理。舉例：隨機抽樣結果均勻分布，1%的抽樣量也能代表全體；隨機抽樣有偏差（比如某天的資料抽多了），不是均勻分布的，50%的抽樣量也代表不了全體。
3樓：
1. 回歸分析，資料量大比資料量小要好很多，2w個資料沒有什麼問題。
2. 既然有那麼多的資料，不妨分分類，可以有更好的收穫。發電廠我不知道，能否根據不同的廠或不同的時間點進行分類呢？供參考。
3. 不知道你用是什麼軟體，如果是R的話，可以將不同的分類用不同顏色的點表示，可以很直觀的發現規律。
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