在sklearn中如何对数据进行升维?

升维, 意味着要加特征, 为了简单一点, 我们可以使用sklearn中的多项式特征。
语法

Init signature:
PolynomialFeatures(
    degree=2,
    interaction_only=False,
    include_bias=True,
    order='C',
)
  • degree=2 自变量最高的次数, 默认为2, 值越大, 则组合出来的特征越多。
  • interaction_only=False,是否只产生交互的特征, 默认False
  • include_bias=True是否产生与截距项相乘的 x 0 x_0 x0
import numpy as np
# 导入多项式特征类
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures

举个例子

x = np.array([[1, 2], [4, 5]])
x

输出
在这里插入图片描述

poly = PolynomialFeatures(degree=2)
poly.fit_transform(x)

输出
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

我们就把数据从二维升到了六维。

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