机器学习之 sklearn.preprocessing 模块

sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures

多项式扩展。

它是使用多项式的方法来进行的，如果有a，b两个特征，那么它的2次多项式为（1,a,b,a^2,ab, b^2），这个多项式的形式是使用poly的效果。

api

class sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures(degree=2, interaction_only=False, include_bias=True)
参数:
    degree：控制多项式的度,即你是几次多项式扩展
    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。

示例 

X = np.arange(6).reshape(3, 2)
print(X)
array([[0, 1],
       [2, 3],
       [4, 5]])
poly = PolynomialFeatures(2)
poly.fit_transform(X)
array([[  1.,   0.,   1.,   0.,   0.,   1.],
       [  1.,   2.,   3.,   4.,   6.,   9.],
       [  1.,   4.,   5.,  16.,  20.,  25.]])  # 符合（1,a,b,a^2,ab, b^2）
poly = PolynomialFeatures(interaction_only=True)
poly.fit_transform(X)
array([[  1.,   0.,   1.,   0.],
       [  1.,   2.,   3.,   6.],
       [  1.,   4.,   5.,  20.]])  # 输出中不包含a^2和b^2项