sklearn中poly_features.fit_transform(x)是什么

时间: 2024-04-11 09:30:46 浏览: 241
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sklearn实现多元线性回归及多项式回归.docx

poly_features.fit_transform(x)是用于对特征矩阵进行多项式特征转换的方法。在scikit-learn库中，poly_features是一个PolynomialFeatures类的实例，用于生成多项式特征。 .fit_transform(x)方法将输入的特征矩阵x进行转换，并返回转换后的新特征矩阵。转换的方式是将输入特征的各个特征进行组合，生成新的特征矩阵。 具体来说，如果原始特征矩阵x有n个特征列，fit_transform方法将根据设定的多项式阶数，生成包含原始特征的各种组合的新特征矩阵。例如，如果设定多项式阶数为2，那么对于原始特征[x1, x2, x3]，fit_transform方法将生成新特征矩阵[x1, x2, x3, x1^2, x1x2, x1x3, x2^2, x2x3, x3^2]。 多项式特征转换可以用于扩展特征空间，尤其在线性回归和多项式回归等任务中常被使用。
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sklearn线性逻辑回归和非线性逻辑回归的实现

X_train_poly = poly.fit_transform(X_train) X_test_poly = poly.transform(X_test) # 使用转换后的数据训练模型 model_poly = LogisticRegression(solver='liblinear', random_state=42) model_poly.fit(X_train_...
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机器学习系列6 使用Scikit-learn构建回归模型：简单线性回归、多项式回归与多元线性回归

X_train_poly = poly_features.fit_transform(X_train) X_test_poly = poly_features.transform(X_test) # 训练多项式回归模型 poly_model = LinearRegression() poly_model.fit(X_train_poly, y_train) # 预测 ...

polynomial_features = PolynomialFeatures(degree=2) X_poly = polynomial_features.fit_transform(X)

接下来，使用fit_transform方法将输入特征矩阵X进行多项式特征转换，得到转换后的特征矩阵X_poly。fit_transform方法会根据指定的多项式阶数，对输入特征进行组合和转换，生成包含原始特征及其组合特征的新...

import pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.preprocessing import PolynomialFeaturesfrom sklearn.linear_model import LinearRegression# 读取数据data = pd.read_csv('data.csv')# 分离自变量和因变量X = data.iloc[:, :-1].valuesy = data.iloc[:, -1].values# 数据集划分为训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)# 使用多项式回归模型poly_reg = PolynomialFeatures(degree=2)X_poly = poly_reg.fit_transform(X_train)# 训练模型regressor = LinearRegression()regressor.fit(X_poly, y_train)# 预测结果y_pred = regressor.predict(poly_reg.transform(X_test))最后如何绘制图

y = regressor.predict(poly_reg.fit_transform(x.reshape(-1, 1))) plt.plot(x, y, color='red') # 设置图形标题和坐标轴标签 plt.title('Polynomial Regression') plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') # 显示图形 ...

X_poly=sc_X.fit_transform(X_poly)

这段代码是使用scikit-learn库中的PolynomialFeatures进行多项式特征转换。将X数据集进行多项式特征转换后，再使用scikit-learn库中的StandardScaler进行标准化处理，将数据集进行规范化，使得各特征的数值范围相同...

解释以下代码：from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures poly2=PolynomialFeatures(degree=2)#poly2：二阶 X_2_train=poly2.fit_transform(X_train) X_2_test=poly2.transform(X_test)

3. X_2_train=poly2.fit_transform(X_train): 这行代码将训练数据集X_train进行多项式特征转换，并将结果赋值给变量X_2_train。fit_transform()方法会根据指定的多项式次数，在原始特征的基础上生成相应的...

# 构造多项式特征 poly = PolynomialFeatures(degree=2) X_poly = poly.fit_transform(X)

这段代码使用的是 scikit-learn 库中的 PolynomialFeatures 类，用于生成多项式特征。它将原始特征 X 转换为一个新的矩阵 X_poly，其中每一列都是原始特征的幂次组合，最高次数为 degree。例如，如果原始特征 X 是一...

poly_features_test = pd.DataFrame(poly_features_test, columns = poly_transformer.get_feature_names(['板温','现场温度','光照强度','风速','风向']))错误

poly_features_train = poly_transformer.fit_transform(train_data) # Transform the test data with the same polynomial features poly_features_test = poly_transformer.transform(test_data) # Create ...

给出各拟合曲线的误差MSE：import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import zscore import numpy as np from sklearn import linear_model from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures data = np.loadtxt('tb.txt', delimiter=',') # a=data[:,0] area = data[:, 0] price = data[:, 1] length = len(area) area = np.array(area).reshape([length, 1]) price = np.array(price) minx = min(area) maxx = max(area) x = np.arange(minx, maxx).reshape([-1, 1]) poly=PolynomialFeatures(degree=2) poly3=PolynomialFeatures(degree=3) poly4=PolynomialFeatures(degree=4) #poly5=PolynomialFeatures(degree=5) area_poly=poly.fit_transform(area) area_poly3=poly3.fit_transform(area) area_poly4=poly4.fit_transform(area) linear2 = linear_model.LinearRegression() linear2.fit(area_poly, price) linear3 = linear_model.LinearRegression() linear3.fit(area_poly3, price) linear4 = linear_model.LinearRegression() linear4.fit(area_poly4, price) #查看回归方程系数 print('Cofficients:',linear4.coef_) #查看回归方程截距 print('intercept',linear4.intercept_) plt.scatter(area, price, color='red') plt.plot(x, linear2.predict(poly.fit_transform(x)), color='blue') plt.plot(x, linear3.predict(poly3.fit_transform(x)), linestyle='--') plt.plot(x, linear4.predict(poly4.fit_transform(x)), linestyle='-.') plt.legend(['degree=0','degree=2','degree=3','degree=4']) plt.xlabel('Year') plt.ylabel('Price') plt.show() # 2022 year_2022 = np.array([[2022]]) area_2022_poly = poly.transform(year_2022) area_2022_poly3 = poly3.transform(year_2022) area_2022_poly4 = poly4.transform(year_2022) price_2022_degree2 = linear2.predict(area_2022_poly) price_2022_degree3 = linear3.predict(area_2022_poly3) price_2022_degree4 = linear4.predict(area_2022_poly4) print("Predicted price in 2022 (degree=2):", price_2022_degree2[0]) print("Predicted price in 2022 (degree=3):", price_2022_degree3[0]) print("Predicted price in 2022 (degree=4):", price_2022_degree4[0]) # 2023 year_2023 = np.array([[2023]]) area_2023_poly = poly.transform(year_2023) area_2023_poly3 = poly3.transform(year_2023) area_2023_poly4 = poly4.transform(year_2023) price_2023_degree2 = linear2.predict(area_2023_poly) price_2023_degree3 = linear3.predict(area_2023_poly3) price_2023_degree4 = linear4.predict(area_2023_poly4) print("Predicted price in 2023 (degree=2):", price_2023_degree2[0]) print("Predicted price in 2023 (degree=3):", price_2023_degree3[0]) print("Predicted price in 2023 (degree=4):", price_2023_degree4[0])

plt.plot(x, linear4.predict(poly4.fit_transform(x)), linestyle='-.') plt.legend(['degree=0','degree=2','degree=3','degree=4']) plt.xlabel('Year') plt.ylabel('Price') plt.show() # 2022 year_2022 ...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.feature_selection import SelectKBest from sklearn.feature_selection import f_regression from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取 Excel 文件 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='000') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:4].values y = data.iloc[:, 0:4].values # 标准化处理 scaler = StandardScaler() X = scaler.fit_transform(X) # 添加多项式特征 poly = PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=False) X = poly.fit_transform(X) # 特征选择 selector = SelectKBest(f_regression, k=3) X = selector.fit_transform(X, y) # 将数据分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) # 创建岭回归模型 model = Ridge(alpha=0.2) # 拟合模型 model.fit(X_train, y_train) # 使用模型进行预测 y_pred = model.predict(X_test) # 将预测结果四舍五入取整 y_pred = np.round(y_pred) # 去除重复行 y_pred = np.unique(y_pred, axis=0) # 打印预测结果 print(y_pred)这个代码里面我怎么加入y.ravel() 函数将 y 转换为一维数组

X = poly.fit_transform(X) # 特征选择 selector = SelectKBest(f_regression, k=3) X = selector.fit_transform(X, y) # 将数据分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_moons from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures # 生成非线性数据集 X, y = make_moons(n_samples=100, noise=0.15, random_state=42) # 进行多项式特征转换 poly = PolynomialFeatures(degree=20) X_poly = poly.fit_transform(X) # 训练LogisticRegression模型 clf = LogisticRegression() clf.fit(X_poly, y) # 绘制分类结果 xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(-1.5, 2.5, 100), np.linspace(-1, 1.5, 100)) Z = clf.predict(poly.transform(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])) Z = Z.reshape(xx.shape) plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Spectral, alpha=0.8) plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=y, cmap=plt.cm.Spectral) plt.show(在模型中分别加入’l1’和’l2’正则 项，观察决策边界的变化情况，以及训练集和测试集分数，体会两种正则项对模型的作用。)

clf_l1.fit(X_poly, y) score_l1 = clf_l1.score(X_poly, y) # 使用L2正则化训练LogisticRegression模型 clf_l2 = LogisticRegression(penalty='l2') clf_l2.fit(X_poly, y) score_l2 = clf_l2.score(X_poly, y) ...

# 导入所需库 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.linear_model import LinearRegression # 准备已知标准样品的波长和光强值数据 data = pd.read_excel('output_file.xlsx', sheet_name='Sheet2') wavelengths = data.iloc[:, 0].values # 波长范围：400-900nm，每2nm一个通道 intensities = data.iloc[:, 1:].values # 10通道光强值 # 创建输入特征和输出标签 X = wavelengths.reshape(-1, 1) # 输入特征：波长数据 y = intensities # 输出标签：光强数据 # 使用多项式特征扩展 degree = 2 # 多项式的次数 poly = PolynomialFeatures(degree=degree) X_poly = poly.fit_transform(X) # 建立多项式回归模型 model = LinearRegression() model.fit(X_poly, y) # 输出定标曲线的参数 print("Intercept:", model.intercept_) # 截距 print("Coefficients:", model.coef_) # 系数 # 创建一个新的DataFrame # output_data = pd.DataFrame({'Intercept': model.intercept_.ravel(), 'Coefficients': model.coef_.ravel()}) # output_data = pd.DataFrame({'Intercept': model.intercept_.reshape(-1, 1), 'Coefficients': model.coef_.reshape(-1, 1)}) output_data = pd.DataFrame({'Intercept': model.intercept_.reshape(1, -1), 'Coefficients': model.coef_.reshape(-1, 1)}, index=[0]).reset_index(drop=True) # 将DataFrame保存到Excel文件中 output_data.to_excel('output_data_yx.xlsx', index=False)

4. 使用多项式特征扩展：通过指定多项式的次数，使用PolynomialFeatures对输入特征进行多项式扩展，将一维的波长数据转换为包含多项式特征的二维数组X_poly。 5. 建立多项式回归模型：使用LinearRegression...

poly_features的用法

X_poly = poly.fit_transform(X) 其中，degree 表示多项式的阶数，X 表示输入特征矩阵。fit_transform 方法可以将输入特征矩阵 X 转换为多项式展开后的特征矩阵 X_poly。 例如，如果 X 是一个一维...

我的代码是： import numpy as np from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures # 创建一个随机的输入数据，形状为(10, 3) X = np.random.randn(10, 3) # 创建一个多项式特征转换器，指定最大度数为8，不包含偏置项 poly = PolynomialFeatures(degree=8, include_bias=False) # 对输入数据进行多项式特征转换，得到一个形状为(10, 512)的输出数据 X_poly = poly.fit_transform(X) # 打印输出数据的形状 print(X_poly.shape) 我的输出是： (10, 164)

你的代码中指定的最大度数为8，但是输出的数据的第二个维度只有164，这个不够容纳最大度数为8的所有组合特征。你可以检查一下，是否在创建多项式特征转换器时，传入的参数degree不正确。另外，你可以使用下面的代码...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取 Excel 文件 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='000') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:4].values y = data.iloc[:, 0:4].values # 标准化处理 scaler = StandardScaler() X = scaler.fit_transform(X) # 添加多项式特征 poly = PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=False) X = poly.fit_transform(X) # 将数据分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, random_state=0) # 创建岭回归模型, 加入L2正则化 model = Ridge(alpha=1, solver='auto', max_iter=1000, tol=0.001, random_state=None, # 加入L2正则化 fit_intercept=True) # 拟合模型 model.fit(X_train, y_train) # 使用模型进行预测 y_pred = model.predict(X_test) # 将预测结果四舍五入取整 y_pred = np.round(y_pred) # 去除重复行 y_pred = np.unique(y_pred, axis=0) # 打印预测结果 print(y_pred)在这段代码中加入模型集成：通过将多个模型进行集成，可以提高模型的表现

model.fit(X_train, y_train) models.append(model) # 对测试集进行预测，并进行投票或加权平均 y_preds = [] for model in models: y_pred = model.predict(X_test) y_preds.append(y_pred) y_pred_ensemble =...

请根据以下代码，补全并完成任务代码（要求代码准确无误，且能较快运行出结果）：作业：考虑Breast_Cancer-乳腺癌数据集 总类别数为2 特征数为30 样本数为569（正样本212条，负样本357条） 特征均为数值连续型、无缺失值 (1)使用GridSearchCV搜索单个DecisionTreeClassifier中max_samples,max_features,max_depth的最优值。 (2)使用GridSearchCV搜索BaggingClassifier中n_estimators的最佳值。 (3)考虑BaggingClassifier中的弱分类器使用SVC（可以考虑是否使用核函数），类似步骤(1),(2)， 自己调参（比如高斯核函数的gamma参数,C参数），寻找最优分类结果。from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap ds_breast_cancer = load_breast_cancer() X=ds_breast_cancer.data y=ds_breast_cancer.target # draw sactter f1 = plt.figure() cm_bright = ListedColormap(['r', 'b', 'g']) ax = plt.subplot(1, 1, 1) ax.set_title('breast_cancer') ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=cm_bright, edgecolors='k') plt.show() #（1） from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 数据预处理 sc = StandardScaler() X_std = sc.fit_transform(X) # 定义模型，添加参数 min_samples_leaf tree = DecisionTreeClassifier(min_samples_leaf=1) # 定义参数空间 param_grid = {'min_samples_leaf': [1, 2, 3, 4, 5], 'max_features': [0.4, 0.6, 0.8, 1.0], 'max_depth': [3, 5, 7, 9, None]} # 定义网格搜索对象 clf = GridSearchCV(tree, param_grid=param_grid, cv=5) # 训练模型 clf.fit(X_std, y) # 输出最优参数 print("Best parameters:", clf.best_params_) #（2） from sklearn.ensemble import BaggingClassifier # 定义模型 tree = DecisionTreeClassifier() bagging = BaggingClassifier(tree) # 定义参数空间 param_grid = {'n_estimators': [10, 50, 100, 200, 500]} # 定义网格搜索对象 clf = GridSearchCV(bagging, param_grid=param_grid, cv=5) # 训练模型 clf.fit(X_std, y) # 输出最优参数 print("Best parameters:", clf.best_params_)

X_std = sc.fit_transform(X) # 定义模型 svc = SVC() bagging = BaggingClassifier(svc) # 定义参数空间 param_grid = {'n_estimators': [10, 50, 100, 200, 500], 'base_estimator__kernel': ['linear', 'poly'...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取数据 df = pd.read_csv('./二手房.csv',encoding='gbk') df.head(10)# 取出房屋面积和房龄作为特征 X = df[['Square','house age']].values # 取出房价作为标签 y = df['price'].values # 将数据集拆分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)from sklearn.linear_model import LinearRegression # 创建线性回归模型 lr = LinearRegression() # 训练模型 lr.fit(X_train, y_train) # 在测试集上进行预测 y_pred = lr.predict(X_test)plt.scatter(X_train[:, 0], y_train, color='blue', label='Training set') plt.scatter(X_test[:, 0], y_test, color='green', label='Test set') # 绘制模型预测结果 plt.plot(X_test[:, 0], y_pred, color='red', label='Prediction') plt.title('House Prices Prediction') plt.xlabel('Square') plt.ylabel('price') plt.legend(loc='upper left') plt.show()拟合曲线不是一条直线如何修改代码

X_poly = poly_features.fit_transform(X) # 将数据集拆分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_poly, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建线性回归模型 lr = Linear...

以下代码似乎出现了死循环，导致运行了30min也没有结果，请进行修改：from sklearn.svm import SVC from sklearn.ensemble import BaggingClassifier from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 数据预处理 sc = StandardScaler() X_std = sc.fit_transform(X) # 定义模型 svc = SVC() bagging = BaggingClassifier(svc) # 定义参数空间 param_grid = {'n_estimators': [10, 50, 100, 200, 500], 'base_estimator__kernel': ['linear', 'poly', 'rbf', 'sigmoid'], 'base_estimator__C': [0.1, 1, 10, 100], 'base_estimator__gamma': ['scale', 'auto', 0.1, 1, 10, 100]} # 定义网格搜索对象 clf = GridSearchCV(bagging, param_grid=param_grid, cv=5) # 训练模型 clf.fit(X_std, y) # 输出最优参数 print("Best parameters:", clf.best_params_)

X_std = sc.fit_transform(X) # 定义模型 svc = SVC() bagging = BaggingClassifier(svc, n_estimators=10, max_samples=0.5, max_features=0.5) # 定义参数空间 param_grid = {'base_estimator__kernel': ['...

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