PolynomialFeatures

PolynomialFeatures是Scikit-learn库中的一个函数，用于生成多项式特征。它可以将原始特征的组合以及特征的高次方向量化，从而扩展特征空间，增加模型对非线性关系的拟合能力。具体而言，PolynomialFeatures会将原始特征的每个维度进行逐次幂计算，并将得到的多项式特征加入到特征矩阵中。这样，我们就可以通过原始特征的多项式组合来得到更多、更丰富的特征表示。

举个例子，假设我们有一个输入特征为X的数据集。使用PolynomialFeatures将degree参数设置为3，那么它将为我们生成一个新的特征矩阵，其中包含X的原始特征以及其每个维度的幂次方。比如，如果X只有一个特征，那么生成的新特征矩阵将包含X、X的平方以及X的立方。

相关问题

from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures里面PolynomialFeatures怎么用，举个经典的例子

PolynomialFeatures可以用来生成多项式特征，可以将低维特征空间映射到高维特征空间。例如，给定一个一元二次函数，可以用PolynomialFeatures将其映射到一个二元一次函数，使用代码如下：

from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
import numpy as np

# 生成样本数据
X = np.arange(6).reshape(3, 2)
# array([[0, 1],
#        [2, 3],
#        [4, 5]])

# 将数据映射到二次特征空间
poly = PolynomialFeatures(degree=2)
X_poly = poly.fit_transform(X)
# array([[ 1.,  0.,  1.,  0.,  0.,  1.],
#        [ 1.,  2.,  3.,  4.,  6.,  9.],
#        [ 1.,  4.,  5., 16., 20., 25.]])

# 第一列为常数项1，后面依次为x1, x2，x1的平方，x1*x2，x2的平方。

通过fit_transform()方法即可将原始特征映射到多项式特征空间。

polynomialfeatures参数

PolynomialFeatures是一个 Scikit-learn 库中的类，用于生成多项式特征。它将原始特征转换为高维多项式特征，从而提高模型的复杂度，增加其拟合能力。该类的主要参数是degree，表示最高多项式次数。