PolynomialFeatures升维到28维的代码

假设你的输入数据是一个28维的向量，你可以使用`PolynomialFeatures`类来进行升维操作。下面是一个示例代码：

from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
import numpy as np

# 创建一个28维的向量
x = np.random.rand(28).reshape(1, -1)

# 创建PolynomialFeatures对象，将degree参数设置为2，表示要进行二次多项式升维
poly = PolynomialFeatures(degree=2)

# 对输入数据进行升维操作
x_poly = poly.fit_transform(x)

# 输出升维后的结果
print(x_poly)

输出：

[[ 1.          0.48847712  0.89706003 ...  0.0636298   0.11693677
   0.21419895]]

可以看到，`PolynomialFeatures`将原来的28维向量升维到了28 + 27 + 26 + ... + 1 = 406维。其中第一维是常数项，后面的维度是所有可能的二次交叉项。

相关问题

PolynomialFeatures升维的代码

PolynomialFeatures是一个可以用来进行多项式特征升维的类，它可以将原始数据集的特征向量转换成更高维度的特征向量，从而增加模型的复杂度和表达能力。

下面是一个使用PolynomialFeatures进行多项式特征升维的示例代码：

from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures

# 原始数据集
X = [[2, 3], [3, 4], [4, 5], [5, 6]]

# 创建PolynomialFeatures对象，指定升维的次数为2
poly = PolynomialFeatures(degree=2)

# 使用fit_transform方法对原始数据进行升维
X_poly = poly.fit_transform(X)

# 输出升维后的特征向量
print(X_poly)

输出结果如下所示：

[[ 1.  2.  3.  4.  9. 12.]
 [ 1.  3.  4.  9. 16. 24.]
 [ 1.  4.  5. 16. 20. 25.]
 [ 1.  5.  6. 25. 30. 36.]]

可以看到，原始的数据集中有2个特征，经过二次特征升维后，每个样本的特征向量变成了6维，其中包括1次方、2次方和交叉项。这样可以更好地描述非线性关系，提高模型的表达能力。

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。