sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures

多項式擴展。

它是使用多項式的方法來進行的，如果有a，b兩個特征，那么它的2次多項式為（1,a,b,a^2,ab, b^2），這個多項式的形式是使用poly的效果。

api

class sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures(degree=2, interaction_only=False, include_bias=True) 參數:degree：控制多項式的度,即你是幾次多項式擴展interaction_only： 默認為False，如果指定為True，那么就不會有特征自己和自己結合的項，上面的二次項中沒有a^2和b^2。include_bias：默認為True。如果為True的話，那么就會有上面的1那一項。

示例?

X = np.arange(6).reshape(3, 2) print(X) array([[0, 1],[2, 3],[4, 5]]) poly = PolynomialFeatures(2) poly.fit_transform(X) array([[ 1., 0., 1., 0., 0., 1.],[ 1., 2., 3., 4., 6., 9.],[ 1., 4., 5., 16., 20., 25.]]) # 符合（1,a,b,a^2,ab, b^2） poly = PolynomialFeatures(interaction_only=True) poly.fit_transform(X) array([[ 1., 0., 1., 0.],[ 1., 2., 3., 6.],[ 1., 4., 5., 20.]]) # 輸出中不包含a^2和b^2項

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的机器学习之 sklearn.preprocessing 模块的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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