PolynomialFeatures函数包含了3个参数和3个属性 参数: degree : 项的指数和,默认为2。如果为2,如果输入的为[a,b],则输出为 [1, a, b, a^2, ab, b^2] interaction_only : 默认的是False,如果为True,则每个式子中包含自己只有1次,不包含x[1] ** 2, x[0] * x[2] ** 3等 include_bias : bo...
PolynomialFeatures(degree=2, *, interaction_only=False, include_bias=True, order='C') 生成多项式和交互特征。 生成一个新的特征矩阵,由度数小于或等于指定度数的特征的所有多项式组合组成。例如,如果输入样本是二维的并且具有 [a, b] 的形式,则 2 次多项式特征是 [1, a, b, a^2, ab, b^2]。 在...
#PolynomialFeatures有四个参数 #degree:控制多项式的度 #interaction_only=False: 默认为False,如果指定为True,上面的二次项中没有a^2和b^2(自己与自己结合的项) #include_bias=True:默认为True。如果为True的话,那么就会有上面的 1那一项。 #order{‘C’, ‘F’}, 默认=’C’:密集情况下输出数组的顺序。
include_bias 表示生成0指数项 Parameters: degree:integer The degree of the polynomial features. Default = 2. interaction_only:boolean, default = False If true, only interaction features are produced: features that are products of at mostdegreedistinctinput features (so notx[1]**2,x[0]*x[2]...
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。 代码演示 数据说明:我们使用了游戏数据中的攻击和防御两个特征用来构造多项式特征,使用的多项式为2...
exponents=np.linspace(1, self.degree, self.degree), operators=self.operators )else: feature_transformer =PolynomialFeatures(degree=self.degree, include_bias=False) steps = [ ("features", feature_transformer), ("model", STRidge(alpha=self.alpha, threshold=self.threshold, **self.kw)), ...
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 a2a2 和 b2b2; 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。
1. degree:整数型参数,表示多项式的阶数。 2. interaction_only:布尔型参数,默认为False,表示是否只生成特征的交互项,若为True则只生成特征之间的乘积项。 3. include_bias:布尔型参数,默认为True,表示是否在生成的多项式特征中包含截距项。 四、示例代码 以下是一个简单的示例代码,演示了如何使用PolynomialFeatures生...
If true, only interaction features are produced: features that are products of at most degree distinct input features (so not x[1] ** 2, x[0] * x[2] ** 3, etc.). 如果值为true(默认是false),则会产生相互影响的特征集。 include_bias : boolean ...
degree : integer,多项式阶数,默认为2; interaction_only : boolean, default = False,如果值为true(默认是false),则会产生相互影响的特征集; include_bias: boolean,是否包含偏差列。 示例: [python]view plaincopy >>> X = np.arange(6).reshape(3, 2) ...