sklearn 的 PolynomialFeatures 的用法

发布于 2019-08-28  140 次阅读


讲 PolynomialFeatures 的用法之前需要先说一下Python的第三方库 Sklearn
Sklearn 是机器学习中常用的第三方模块,对常用的机器学习方法进行了封装,包括回归、降维、分类、聚类等方法。
Sklearn官方文档
各种关于Sklearn好用的算法
Sklearn一些小技巧的记录

大概的假装性说完了Sklearn,继续说说 PolynomialFeatures ,
用法介绍
他能够来进行特征构造,构造的方式就是特征与特征相乘(自己与自己,自己与其他人),这种方式叫做使用多项式的方式。
例如:有 a、b 两个特征,那么它的 2 次多项式的次数为 [1,a,b,a^2,ab,b^2]。

PolynomialFeatures类有三个参数:
- degree:控制多项式的次数;
- 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,组合的特征中没有 a^2b^2
- include_bias:默认为 True 。如果为 True 的话,那么结果中就会有 0 次幂项,即全为 1 这一列。


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