klearn.preprocessing.PolynomialFeatures学习

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klearn.preprocessing.PolynomialFeatures学习

多项式特征处理 class sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures(degree=2, interaction_only=False, include_bias=True) 参数: degree interaction_only 默认为False include_bias 表示生成0指数项 Parameters: degree : integer The degree of the polynomial features. Default = 2. in…

2.2sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures生成交叉特征

sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures原文多项式生成函数:sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures(degree=2, interaction_only=False, include_bias=True) 参数说明: degree:默认为2,多项式次数(就同几元几次方程中的次数一样) interaction_only:是否包含单个自变量**n(n>1)特征数据标识,默认为False,为True则表示去除与自己相乘…

Scikit-Learn模块学习笔记——数据预处理模块preprocessing

preprocessing 模块提供了数据预处理函数和预处理类,预处理类主要是为了方便添加到 pipeline 过程中. 数据标准化标准化预处理函数: preprocessing.scale(X, axis=0, with_mean=True, with_std=True, copy=True): 将数据转化为标准正态分布(均值为0,方差为1) preprocessing.minmax_scale(X, feature_range=(0, 1), axis=0, copy=True): 将数据…

sklearn学习笔记之简单线性回归

简单线性回归线性回归是数据挖掘中的基础算法之一,从某种意义上来说,在学习函数的时候已经开始接触线性回归了,只不过那时候并没有涉及到误差项.线性回归的思想其实就是解一组方程,得到回归函数,不过在出现误差项之后,方程的解法就存在了改变,一般使用最小二乘法进行计算. 使用sklearn.linear_model.LinearRegression进行线性回归 sklearn对Data Mining的各类算法已经有了较好的封装,基本可以使用fit.predict.score来训练.评价模型,并使用模型进…

sklearn学习总结（超全面）

https://blog.csdn.net/fuqiuai/article/details/79495865 前言sklearn想必不用我多介绍了,一句话,她是机器学习领域中最知名的python模块之一,若想要在机器学习领域有一番建树,必绕不开sklearn sklearn的官网链接http://scikit-learn.org/stable/index.html# 首先,放上一张官网上的sklearn的结构图: 目录1. 分类.回归2. 降维3. 模型评估与选择4. 数据预处理大类小类适用…

sklearn 的 PolynomialFeatures 的用法

官方文档:http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures.html 使用 sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures 这个类可以进行特征的构造,构造的方式就是特征与特征相乘(自己与自己,自己与其他人),这种方式叫做使用多项式的方式. 例如:有 \(a\).\(b\) 两个特征,那么它的 2 次多项式的次数为 \([1, a, b…