python poly.transform
时间: 2023-12-16 14:23:47 浏览: 50
poly.transform是sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures类的一个方法。它用于将输入特征矩阵转换为多项式特征矩阵。具体而言,该方法将输入特征的每个样本都转换为由多项式特征组成的向量。例如,如果输入特征是一个一维向量[x1, x2, x3],并且要将其转换为二次多项式特征,则poly.transform将返回一个二维矩阵,其中每个样本的特征向量是[1, x1, x2, x3, x1^2, x1*x2, x1*x3, x2^2, x2*x3, x3^2]。
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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。)
好的,您的问题是如何在模型中分别加入'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。
可以通过LogisticRegression模型的参数penalty来设置正则项类型,'l1'代表L1正则化,'l2'代表L2正则化。我们可以分别创建两个LogisticRegression模型,一个使用L1正则化,另一个使用L2正则化。具体代码如下:
```python
# 使用L1正则化训练LogisticRegression模型
clf_l1 = LogisticRegression(penalty='l1')
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)
```
我们还可以绘制两种正则化的决策边界,以及训练集和测试集的分数。具体代码如下:
```python
# 绘制L1正则化的决策边界
Z_l1 = clf_l1.predict(poly.transform(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]))
Z_l1 = Z_l1.reshape(xx.shape)
plt.contourf(xx, yy, Z_l1, cmap=plt.cm.Spectral, alpha=0.8)
plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=y, cmap=plt.cm.Spectral)
plt.title('L1 regularization (Train Score: {:.2f})'.format(score_l1))
plt.show()
# 绘制L2正则化的决策边界
Z_l2 = clf_l2.predict(poly.transform(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]))
Z_l2 = Z_l2.reshape(xx.shape)
plt.contourf(xx, yy, Z_l2, cmap=plt.cm.Spectral, alpha=0.8)
plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=y, cmap=plt.cm.Spectral)
plt.title('L2 regularization (Train Score: {:.2f})'.format(score_l2))
plt.show()
```
通过观察决策边界及训练集和测试集分数可以发现,L1正则化可以使得模型更加稀疏,即某些特征系数会被压缩到0,从而减少模型的复杂度,避免过拟合;而L2正则化可以使得模型的系数更加平滑,避免出现过大的系数,同样也可以避免过拟合。
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来检查每个特征的系数,看看是否有问题:
```python
coefs = poly.get_feature_names()
print(coefs)
```
如果输出的coefs中有缺失的特征项,那么说明在特征转换过程中可能出现了问题。