特征交互与多项式特征在Python中的应用

最新推荐文章于 2025-01-09 22:44:57 发布

CodeWG

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文章标签： python sklearn 机器学习

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特征工程是机器学习的关键步骤，本文介绍了如何在Python中使用sklearn库进行特征交互和多项式特征的创建，以提高模型准确性。特征交互结合不同特征形成新特征，多项式特征考虑原始特征的高次方，两者有助于捕捉非线性关系，但应注意防止过拟合。

特征交互与多项式特征在Python中的应用

特征工程是机器学习中非常重要的一环，通过对原始数据进行处理提取出更为有用的特征，可以提高模型的准确性。其中，特征交互和多项式特征是两个常用的技术。

特征交互（Feature Interaction）指的是将不同特征之间的组合作为新的特征进行处理。例如，在房价预测问题中，除了房屋面积和房间数量这两个特征，还可以将它们的乘积作为新的特征，即房屋总面积。这样做可以更好地反映房屋价格与房屋面积和房间数量的复合关系。

在Python中，我们可以使用sklearn库中的FeatureUnion和FunctionTransformer类来实现特征交互。具体代码如下：

from sklearn.pipeline import FeatureUnion
from sklearn.preprocessing import FunctionTransformer

# 自定义一个函数，将两个特征的乘积作为新的特征
def multiply_features(X):
    return X[:, 0] * X[:, 1]

# 定义FeatureUnion对象，包含原始特征和新的特征
feature_union = FeatureUnion([
    ('original_feature', FunctionTransformer(lambda x: x)),
    ('new_feature', FunctionTransformer(multiply_features))
])

# 将数据集输入FeatureUnion对象进行处理
X_new = feature_union.fit_transform(X)

多项式特征（

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