PolynomialFeatures函数degree可以等于500吗

时间: 2024-05-21 17:14:27 浏览: 84
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对python实现二维函数高次拟合的示例详解

在sklearn中，PolynomialFeatures函数的degree参数可以设置为任何正整数，包括500。但是，需要注意的是，当degree设置较高时，会导致特征空间维度的急剧增加，可能会导致过拟合。因此，在使用PolynomialFeatures函数时，需要根据具体情况选择合适的degree值。
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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])

poly=PolynomialFeatures(degree=2) poly3=PolynomialFeatures(degree=3) poly4=PolynomialFeatures(degree=4) area_poly=poly.fit_transform(area) area_poly3=poly3.fit_transform(area) area_poly4=poly4....

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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_...

：采用 scikit-learn 中的 LogisticRegression 逻辑回归模型对非线性数据集进行分类）特征衍生（数据增强）：使用 sklearn 自带 sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures 生成指 定阶次的多项式特征，从而得到所有多项式组合成的新特征矩阵，degree 参数使用for循环。 具体内容： （1）数据集：使用 sklearn 自带数据生成器 make_moons 产生两类数据样本，， ）模型建立：在新特征基础上建立逻辑回归二分类模型。 （4）决策边界可视化：绘制决策边界，观察非线性边界的变化

polynomial_features = PolynomialFeatures(degree=degree, include_bias=False) logistic_regression = LogisticRegression(max_iter=1000) pipeline = Pipeline([("polynomial_features", polynomial_features)...

采用 scikit-learn 中的 LogisticRegression 逻辑回归模型对非线性数据集进行分类。 具体内容： （1）数据集：使用 sklearn 自带数据生成器 make_moons 产生两类数据样本，示例程序如下， 参数可自行修改。特征衍生（数据增强）：使用 sklearn 自带 sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures 生成指 定阶次的多项式特征，从而得到所有多项式组合成的新特征矩阵，degree 参数使用for循环。（3）模型建立：在新特征基础上建立逻辑回归二分类模型。 （4）决策边界可视化：绘制决策边界，观察非线性边界的变化。用pycharm写，用IPython解释器，

接下来我们使用 PolynomialFeatures 函数生成新特征矩阵，其中 degree 参数使用 for 循环进行遍历： python degrees = [2, 3, 4, 5, 6] for degree in degrees: poly = PolynomialFeatures(degree=...

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假设存在一个未知函数映射，使得输入空间和输出空间存在某种函数关系，要求你给定一定样本集，并用线性回归模型对其拟合，采用三种基函数，用python代码写出来

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