sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures 生成多項式和交互特征。生成由度小於或等於指定度的特征的所有多項式組合組成的新特征矩陣。例如,如果輸入樣本是二維且格式為[a,b],則2階多項式特征為[1,a,b,a ^ 2,ab,b ^ 2] 參數 ...
官方文檔:http: scikit learn.org stable modules generated sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures.html 使用 sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures 這個類可以進行特征的構造,構造的方式就是特征與特征相乘 自己與自己,自己與其他人 ,這種方式叫做使用多項式的方式。 ...
2018-09-27 21:20 0 9337 推薦指數:
sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures 生成多項式和交互特征。生成由度小於或等於指定度的特征的所有多項式組合組成的新特征矩陣。例如,如果輸入樣本是二維且格式為[a,b],則2階多項式特征為[1,a,b,a ^ 2,ab,b ^ 2] 參數 ...
sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures原文 多項式生成函數:sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures(degree=2, interaction_only=False, include_bias=True) 參數 ...
Sklearn庫是基於Python的第三方庫,它包括機器學習開發的各個方面。 機器學習的開發基本分為六個步驟,1)獲取數據,2)數據處理,3)特征工程,4)機器學習的算法訓練(設計模型),5)模型評估,6)應用。 機器學習的算法一般分為兩種:一種既有目標值又有特征值的算法稱之為監督學習,另一種 ...
在人工智能課程中學習線性回歸一章時,高階線性回歸需要用到PolynomialFeatures方法構造特征。 先看一下官方文檔對於sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures方法的解釋: Generate polynomial ...
PolynomialFeatures ...
參考:https://scikit-learn.org/dev/modules/generated/sklearn.datasets.make_blobs.html 函數原型:sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100, n_features ...
sklearn Table of Contents 1. Overview 2. Building Blocks 3. Supervised Learning 3.1. Support Vector ...
原創轉載請注明出處:https://www.cnblogs.com/agilestyle/p/12692113.html 先看一個非線性的圖例 准備數據 建模訓練 ...