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 , interaction only False, include bias True 參數說明: degree:默認為 ,多項式次數 就同幾元幾次方程中的次數一樣 interaction only:是 ...
2018-10-07 17:15 0 680 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 ...
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一、StratifiedKFold及KFold主要區別及函數參數KFold交叉采樣:將訓練/測試數據集划分n_splits個互斥子集,每次只用其中一個子集當做測試集,剩下的(n_splits-1)作為訓練集,進行n_splits次實驗並得到n_splits個結果。注:對於不能均等分的數據集,前 ...
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 ...
官方文檔:http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures.html 使用 sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures 這個類 ...
表之間的數據匹配(生成交叉表)--sql 創建表、添加數據 生成交叉表 我們要用這兩張表來生成交叉表,以便於一目了然地知道每個月開設的課程。 使用 IN 謂詞 使用 EXISTS 謂詞 圖例 ...
預處理的幾種方法:標准化、數據最大最小縮放處理、正則化、特征二值化和數據缺失值處理。 知識回顧: p-范數:先算絕對值的p次方,再求和,再開p次方。 數據標准化:盡量將數據轉化為均值為0,方差為1的數據,形如標准正態分布(高斯分布)。 標准化(Standardization) 公式 ...
1.概要 sklearn.preprocessing.OneHotEncoder,將類別變量、順序變量轉化為二值化的標志變量。 2. 解析 格式: 實例: 對於輸入數組,每一行當做一個樣本,每一列當做一個特征。 第一個特征,即第一列[0,1,0,1 ...