使用PolynomialFeatures来进行特征的构造

本文介绍如何使用sklearn库中的PolynomialFeatures进行特征构造,详细解释了degree、interaction_only及include_bias等参数的作用,并通过实例展示了不同参数设置下多项式特征的具体生成过程。

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使用sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures来进行特征的构造。

它是使用多项式的方法来进行的,如果有a,b两个特征,那么它的2次多项式为(1,a,b,a^2,ab, b^2),这个多项式的形式是使用poly的效果。

PolynomialFeatures有三个参数

degree:控制多项式的度

interaction_only: 默认为False,如果指定为True,那么就不会有特征自己和自己结合的项,上面的二次项中没有a^2和b^2。

 

include_bias:默认为True。如果为True的话,那么就会有上面的 1那一项。

例子1,interaction_only为默认的False时

c=[[5,10]]    #c=[[a,b]],这里要注意a的shape,如果是list形式,则将a.shape=-1,1
pl=PolynomialFeatures()
b=pl.fit_transform(c)
b

输出:array([[  1.,   5.,  10.,  25.,  50., 100.]])    #符合(1,a,b,a^2,ab, b^2)

 

 

 

例子2,interaction_only=True时

c=[[5,10]]
pl=PolynomialFeatures(interaction_only=True)
b=pl.fit_transform(c)
b

输出:array([[ 1.,  5., 10., 50.]])    #输出中不包含a^2和b^2项

 

https://blog.youkuaiyun.com/hushenming3/article/details/80500364

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