多项式逻辑回归分类器预测的原理

多项式逻辑回归分类器预测的原理是通过引入多项式特征，在原始特征的基础上构建多项式特征，从而将原本线性的决策边界转化为非线性的决策边界。这样可以更好地拟合复杂的数据分布，并提高分类准确度。具体的预测过程包括以下几个步骤：

1. 特征工程：首先，将原始特征通过多项式转化为多项式特征，可以使用多项式特征转换器（PolynomialFeatures）来实现。

2. 特征缩放：对生成的多项式特征进行标准化处理，以确保各个特征之间的尺度一致性。可以使用特征缩放器（StandardScaler）进行标准化处理。

3. 逻辑回归模型训练：使用标准化后的多项式特征作为输入，使用逻辑回归算法进行模型训练。

4. 预测：将待分类的样本通过特征工程和特征缩放的处理，然后使用训练好的模型进行预测。预测结果为样本属于不同类别的概率。