PolynomialFeatures可以升到指定的维度吗

是的，PolynomialFeatures可以升到指定的维度。在Scikit-learn中，可以通过设置参数degree来指定升维的最高次数。例如，如果将degree设置为3，则PolynomialFeatures将会升到三次多项式特征。在升至指定维度后，可以使用fit_transform方法将数据集转换为新的多项式特征矩阵。

相关问题

PolynomialFeatures将21维度升维到28维的代码

假设你已经导入了必要的库（如numpy和sklearn），可以使用以下代码将21维度升维到28维：

from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
import numpy as np

# 创建一个21维度的样本数据
X = np.random.rand(10,21)

# 创建PolynomialFeatures对象，将degree参数设置为2
poly = PolynomialFeatures(degree=2)

# 使用对象对样本数据进行升维
X_poly = poly.fit_transform(X)

# 输出升维后的维度
print(X_poly.shape)  # 输出：(10, 28)

这里我们将degree参数设置为2，表示将原始特征的所有二次组合都加入到升维后的特征空间中，因此升维后的维度为28。你可以尝试将degree参数设置为其他值，来观察升维后的维度变化。

PolynomialFeatures函数degree可以等于500吗

在sklearn中，PolynomialFeatures函数的degree参数可以设置为任何正整数，包括500。但是，需要注意的是，当degree设置较高时，会导致特征空间维度的急剧增加，可能会导致过拟合。因此，在使用PolynomialFeatures函数时，需要根据具体情况选择合适的degree值。