多项式逻辑回归分类器

多项式逻辑回归分类器是一种在逻辑回归中引入多项式特征的方法。它可以用于解决决策边界是复杂多项式的分类问题。在多项式逻辑回归中，我们将输入特征进行多项式扩展，然后使用逻辑回归模型进行分类。这样可以使决策边界更加灵活，能够更好地适应数据的复杂关系。

为了实现多项式逻辑回归分类器，可以使用sklearn中的Pipeline和PolynomialFeatures类。Pipeline类可以将多个操作连接在一起，而PolynomialFeatures类可以将原始特征进行多项式扩展。具体步骤如下：

1. 导入所需的库和模块：

   from sklearn.pipeline import Pipeline

2. 定义多项式逻辑回归分类器函数：

   def polylogicregression(degree):
       return Pipeline([
           ('poly', PolynomialFeatures(degree=degree)),
           ('std_sca', StandardScaler()),
           ('log_reg', LogisticRegression())
       ])

在这个函数中，我们首先使用PolynomialFeatures对特征进行多项式扩展，然后使用StandardScaler对扩展后的特征进行标准化，最后使用LogisticRegression进行逻辑回归分类。