使用多项式特征创建特征交互项

特征交互：提升模型表现力的利器

本文主要介绍了在机器学习中创建特征交互（Feature Interaction）的原理、方法和应用场景。

为什么要创建特征交互？

特征交互是指通过组合多个特征，创造新的特征来反映特征之间的相互影响。例如，特征 A 和 B 单独对目标变量的影响很小，但当它们组合在一起时，对目标变量的影响会显著增强。这种情况下，创建 A * B 的交互项可以帮助模型学习到这种组合效应。

如何创建特征交互？

可以使用 PolynomialFeatures 类来创建特征交互。该类可以生成所有可能的特征交互项，包括单个特征的平方项。可以通过设置参数 interaction_only=True 来仅生成交互项，并通过 include_bias=False 来避免生成常数项。

如何选择创建哪些特征交互？

• 专家知识： 理想情况下，应该根据领域知识来选择创建哪些交互项。
• 数据探索： 通过分析数据，寻找可能存在交互关系的特征组合。
• 全部创建 + 特征选择： 如果特征数量较少，可以创建所有可能的交互项，然后使用特征选择方法来移除不重要的交互项。

何时需要创建特征交互？

• 线性模型： 当使用线性模型时，创建特征交互可以帮助模型学习非线性关系。
• 非树模型： 当使用决策树模型时，不需要手动创建特征交互，因为决策树模型可以自动学习特征交互。

总结：

创建特征交互可以帮助模型学习到特征之间的相互影响，从而提高模型的预测精度。但需要注意的是，创建特征交互也会增加模型的复杂度，因此需要谨慎选择创建哪些交互项。对于树模型，由于其本身可以学习特征交互，因此不需要手动创建。

想在你的模型中包含“特征交互”吗？ 使用PolynomialFeatures！ 附注：如果你有大量的特征，这将不切实际；如果你使用的是树模型，则没有必要。