特征衍生二项交叉，代码实现

特征衍生二项交叉的代码实现，可以参考下面的示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures

# 加载数据集，这里以 titanic 数据集为例
titanic = pd.read_csv('titanic.csv')

# 取出需要进行特征衍生的特征
features = titanic[['Pclass', 'Sex', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Fare']]

# 使用 PolynomialFeatures 进行特征衍生
poly = PolynomialFeatures(degree=2, interaction_only=True, include_bias=False)
interactions = pd.DataFrame(poly.fit_transform(features), columns=poly.get_feature_names(features.columns))

# 打印特征衍生后的结果
print(interactions.head())

在这个示例代码中，我们使用了 Pandas 库和 Scikit-learn 库。首先，我们从 titanic 数据集中取出了需要进行特征衍生的特征，即船舱等级、性别、年龄、同行兄弟姐妹/配偶数、同行父母/子女数和票价等特征。然后，我们使用 PolynomialFeatures 类进行二项交叉特征衍生，并将结果保存在 DataFrame 中。最后，我们打印特征衍生后的结果。

需要注意的是，PolyomialFeatures 类中的 degree 参数表示特征衍生的次数，interaction_only 参数表示是否只衍生二项交叉特征，include_bias 参数表示是否包含偏差项。在本例中，我们选择了 degree=2，interaction_only=True，include_bias=False，表示只进行二项交叉特征衍生，不包含偏差项。