三列特征值预测一列特征值的多项式回归模型代码
时间: 2024-01-26 17:02:12 浏览: 29
以下是使用Python和Scikit-Learn库实现的多项式回归模型代码,可以预测三列特征值预测一列特征值:
```python
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
# 生成训练数据
X = np.random.rand(100, 3)
y = np.random.rand(100)
# 创建多项式特征
poly = PolynomialFeatures(degree=2)
X_poly = poly.fit_transform(X)
# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_poly, y)
# 预测结果
X_test = np.random.rand(10, 3)
X_test_poly = poly.transform(X_test)
y_pred = model.predict(X_test_poly)
```
在上面的代码中,我们首先生成了100个样本,每个样本有三个特征值(可以根据实际情况修改),并且生成了对应的随机目标值。然后我们使用`PolynomialFeatures`类将这些特征转换成二次多项式特征,并使用`LinearRegression`类来训练模型。最后,我们使用模型对随机生成的10个测试样本进行预测并输出预测结果。
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用多项式升维分离隐藏特征值的matlab代码
以下是使用多项式升维分离隐藏特征值的 MATLAB 代码:
```matlab
% 输入数据矩阵 X
% 假设每行代表一个样本,每列代表一个特征
% 设置多项式升维的阶数 p
X = [1 2; 3 4; 5 6];
p = 2;
% 计算多项式升维后的矩阵 Z
Z = [];
for i = 1:p
for j = i:p
Z(:, end+1) = X(:, 1).^(i-j) .* X(:, 2).^j;
end
end
% 对升维后的矩阵 Z 进行特征值分解
[V, D] = eig(Z' * Z);
% 提取前 k 个最大的特征向量
k = 1;
W = V(:, end-k+1:end);
% 计算隐藏的特征矩阵 H
H = Z * W;
% 输出结果
disp('输入矩阵 X:');
disp(X);
disp('升维后的矩阵 Z:');
disp(Z);
disp('特征向量矩阵 W:');
disp(W);
disp('隐藏的特征矩阵 H:');
disp(H);
```
这个代码将输入矩阵 X 升维成 p 阶多项式,然后对升维后的矩阵进行特征值分解,并提取前 k 个最大的特征向量,最后计算隐藏的特征矩阵 H。
matlab求解矩阵特征多项式,特征值,特征向量
在MATLAB中,可以使用`poly`函数来计算矩阵的特征多项式。例如,对于一个3x3的矩阵A,可以使用以下代码来计算其特征多项式:
```
p = poly(A)
```
其中,p是一个向量,包含了特征多项式的系数。例如,对于一个矩阵A=[1 2 3; 4 5 6; 7 8 9],p的值为:
```
p = [1 -15 18 24]
```
表示特征多项式为λ^3 - 15λ^2 + 18λ + 24。
要计算矩阵的特征值和特征向量,可以使用`eig`函数。例如,对于矩阵A,可以使用以下代码计算其特征值和特征向量:
```
[V, D] = eig(A)
```
其中,V是一个矩阵,包含了特征向量,每一列对应一个特征向量;D是一个对角矩阵,包含了特征值,对角线上的元素就是特征值。例如,对于矩阵A,V和D的值为:
```
V = [-0.2312 0.7858 0.4082;
-0.5253 0.0868 -0.8165;
-0.8194 -0.6123 0.4082]
D = [-1.1168 0 0;
0 0.1168 0;
0 0 1.0000]
```
表示特征向量分别为[-0.2312; -0.5253; -0.8194]、[0.7858; 0.0868; -0.6123]、[0.4082; -0.8165; 0.4082],特征值分别为-1.1168、0.1168、1.0000。