sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures原文 多项式生成函数：sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures degree , interaction only False, include bias True 参数说明： degree：默认为 ，多项式次数 就同几元几次方程中的次数一样 interaction only：是 ...
2018-10-07 17:15 0 680 推荐指数：
sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures 生成多项式和交互特征。生成由度小于或等于指定度的特征的所有多项式组合组成的新特征矩阵。例如，如果输入样本是二维且格式为[a，b]，则2阶多项式特征为[1，a，b，a ^ 2，ab，b ^ 2] 参数 ...
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一、StratifiedKFold及KFold主要区别及函数参数KFold交叉采样：将训练/测试数据集划分n_splits个互斥子集，每次只用其中一个子集当做测试集，剩下的（n_splits-1）作为训练集，进行n_splits次实验并得到n_splits个结果。注：对于不能均等分的数据集，前 ...
在人工智能课程中学习线性回归一章时，高阶线性回归需要用到PolynomialFeatures方法构造特征。 先看一下官方文档对于sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures方法的解释： Generate polynomial ...
官方文档：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures.html 使用 sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures 这个类 ...
表之间的数据匹配（生成交叉表）--sql 创建表、添加数据 生成交叉表 我们要用这两张表来生成交叉表，以便于一目了然地知道每个月开设的课程。 使用 IN 谓词 使用 EXISTS 谓词 图例 ...
预处理的几种方法：标准化、数据最大最小缩放处理、正则化、特征二值化和数据缺失值处理。 知识回顾： p-范数：先算绝对值的p次方，再求和，再开p次方。 数据标准化：尽量将数据转化为均值为0，方差为1的数据，形如标准正态分布（高斯分布）。 标准化（Standardization） 公式 ...
1.概要 sklearn.preprocessing.OneHotEncoder，将类别变量、顺序变量转化为二值化的标志变量。 2. 解析 格式： 实例： 对于输入数组，每一行当做一个样本，每一列当做一个特征。 第一个特征，即第一列[0,1,0,1 ...
