# 构造多项式特征 poly = PolynomialFeatures(degree=2) X_poly = poly.fit_transform(X)

时间: 2024-05-30 22:11:04 浏览: 138
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poly多项式

这段代码使用的是 scikit-learn 库中的 PolynomialFeatures 类，用于生成多项式特征。它将原始特征 X 转换为一个新的矩阵 X_poly，其中每一列都是原始特征的幂次组合，最高次数为 degree。例如，如果原始特征 X 是一维的，那么 X_poly 将包含 X、X^2 等列。这种方式可以增加特征的维度，提高模型的表达能力，但也可能导致过拟合的风险。所以需要根据具体问题进行调整。
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多项式回归原理1

poly = PolynomialFeatures(degree=2) X_poly = poly.fit_transform(X) # 使用多项式特征来训练线性回归模型 lr = LinearRegression() lr.fit(X_poly, y) # 输出拟合结果 print(lr.predict(X_poly)) 这个示例...
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machine_learning的使用python基本算法实现，包括正则化的多项式拟合，em对高斯混合模型的聚类，逻.zip

poly = PolynomialFeatures(degree=2) X_poly = poly.fit_transform(X) ridge = Ridge(alpha=1.0) # alpha参数控制正则化强度 ridge.fit(X_poly, y) 接下来，我们转向EM（Expectation-Maximization）算法，这...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.feature_selection import SelectKBest from sklearn.feature_selection import f_regression from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取 Excel 文件 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='000') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:4].values y = data.iloc[:, 0:4].values # 标准化处理 scaler = StandardScaler() X = scaler.fit_transform(X) # 添加多项式特征 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_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) # 创建岭回归模型 model = Ridge(alpha=0.2) # 拟合模型 model.fit(X_train, y_train) # 使用模型进行预测 y_pred = model.predict(X_test) # 将预测结果四舍五入取整 y_pred = np.round(y_pred) # 去除重复行 y_pred = np.unique(y_pred, axis=0) # 打印预测结果 print(y_pred)这个代码里面我怎么加入y.ravel() 函数将 y 转换为一维数组

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_...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取 Excel 文件 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='000') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:4].values y = data.iloc[:, 0:4].values # 标准化处理 scaler = StandardScaler() X = scaler.fit_transform(X) # 添加多项式特征 poly = PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=False) X = poly.fit_transform(X) # 将数据分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, random_state=0) # 创建岭回归模型, 加入L2正则化 model = Ridge(alpha=1, solver='auto', max_iter=1000, tol=0.001, random_state=None, # 加入L2正则化 fit_intercept=True) # 拟合模型 model.fit(X_train, y_train) # 使用模型进行预测 y_pred = model.predict(X_test) # 将预测结果四舍五入取整 y_pred = np.round(y_pred) # 去除重复行 y_pred = np.unique(y_pred, axis=0) # 打印预测结果 print(y_pred)在这段代码中加入模型集成：通过将多个模型进行集成，可以提高模型的表现

model.fit(X_train, y_train) models.append(model) # 对测试集进行预测，并进行投票或加权平均 y_preds = [] for model in models: y_pred = model.predict(X_test) y_preds.append(y_pred) y_pred_ensemble =...

polynomial_features = PolynomialFeatures(degree=2) X_poly = polynomial_features.fit_transform(X)

接下来，使用fit_transform方法将输入特征矩阵X进行多项式特征转换，得到转换后的特征矩阵X_poly。fit_transform方法会根据指定的多项式阶数，对输入特征进行组合和转换，生成包含原始特征及其组合特征的新...

# 导入所需库 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.linear_model import LinearRegression # 准备已知标准样品的波长和光强值数据 data = pd.read_excel('output_file.xlsx', sheet_name='Sheet2') wavelengths = data.iloc[:, 0].values # 波长范围：400-900nm，每2nm一个通道 intensities = data.iloc[:, 1:].values # 10通道光强值 # 创建输入特征和输出标签 X = wavelengths.reshape(-1, 1) # 输入特征：波长数据 y = intensities # 输出标签：光强数据 # 使用多项式特征扩展 degree = 2 # 多项式的次数 poly = PolynomialFeatures(degree=degree) X_poly = poly.fit_transform(X) # 建立多项式回归模型 model = LinearRegression() model.fit(X_poly, y) # 输出定标曲线的参数 print("Intercept:", model.intercept_) # 截距 print("Coefficients:", model.coef_) # 系数 # 创建一个新的DataFrame # output_data = pd.DataFrame({'Intercept': model.intercept_.ravel(), 'Coefficients': model.coef_.ravel()}) # output_data = pd.DataFrame({'Intercept': model.intercept_.reshape(-1, 1), 'Coefficients': model.coef_.reshape(-1, 1)}) output_data = pd.DataFrame({'Intercept': model.intercept_.reshape(1, -1), 'Coefficients': model.coef_.reshape(-1, 1)}, index=[0]).reset_index(drop=True) # 将DataFrame保存到Excel文件中 output_data.to_excel('output_data_yx.xlsx', index=False)

4. 使用多项式特征扩展：通过指定多项式的次数，使用PolynomialFeatures对输入特征进行多项式扩展，将一维的波长数据转换为包含多项式特征的二维数组X_poly。 5. 建立多项式回归模型：使用LinearRegression...

import pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.preprocessing import PolynomialFeaturesfrom sklearn.linear_model import LinearRegression# 读取数据data = pd.read_csv('data.csv')# 分离自变量和因变量X = data.iloc[:, :-1].valuesy = data.iloc[:, -1].values# 数据集划分为训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)# 使用多项式回归模型poly_reg = PolynomialFeatures(degree=2)X_poly = poly_reg.fit_transform(X_train)# 训练模型regressor = LinearRegression()regressor.fit(X_poly, y_train)# 预测结果y_pred = regressor.predict(poly_reg.transform(X_test))最后如何绘制图

y = regressor.predict(poly_reg.fit_transform(x.reshape(-1, 1))) plt.plot(x, y, color='red') # 设置图形标题和坐标轴标签 plt.title('Polynomial Regression') plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') # 显示图形 ...

解释以下代码：from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures poly2=PolynomialFeatures(degree=2)#poly2：二阶 X_2_train=poly2.fit_transform(X_train) X_2_test=poly2.transform(X_test)

2. poly2=PolynomialFeatures(degree=2): 这行代码创建了一个PolynomialFeatures对象，并将其赋值给变量poly2。通过设置degree=2参数，我们指定了要生成的多项式特征的最高次数为2，意味着生成二阶多项式...

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])

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=...

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。)

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) ...

多项式非线性回归PolynomialFeatures

2. 将原始特征矩阵 X 传递给PolynomialFeatures的fit_transform方法，将其转换为多项式特征矩阵。 3. 使用转换后的特征矩阵 X 和目标变量 y 训练回归模型。 示例代码如下： python from sklearn.preprocessing...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取数据 df = pd.read_csv('./二手房.csv',encoding='gbk') df.head(10)# 取出房屋面积和房龄作为特征 X = df[['Square','house age']].values # 取出房价作为标签 y = df['price'].values # 将数据集拆分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)from sklearn.linear_model import LinearRegression # 创建线性回归模型 lr = LinearRegression() # 训练模型 lr.fit(X_train, y_train) # 在测试集上进行预测 y_pred = lr.predict(X_test)plt.scatter(X_train[:, 0], y_train, color='blue', label='Training set') plt.scatter(X_test[:, 0], y_test, color='green', label='Test set') # 绘制模型预测结果 plt.plot(X_test[:, 0], y_pred, color='red', label='Prediction') plt.title('House Prices Prediction') plt.xlabel('Square') plt.ylabel('price') plt.legend(loc='upper left') plt.show()拟合曲线不是一条直线如何修改代码

poly_features = PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=False) X_poly = poly_features.fit_transform(X) # 将数据集拆分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_poly, y...

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，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 参数任选。）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。

X_poly = poly_features.fit_transform(X) 接下来，我们可以将数据集分为训练集和测试集，并训练逻辑回归模型。您可以使用以下代码： python # 将数据集分为训练集和测试集 from sklearn.model_selection ...

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，

X_poly = poly.fit_transform(X) 然后我们使用新特征矩阵 X_poly 来建立逻辑回归模型： python lr = LogisticRegression() lr.fit(X_poly, y) 最后我们绘制决策边界： python x_min, x_max = X...

metricb=np.array(metric_B['MetricsB']) metrica=np.array(metric_A_by_week).ravel()用python多项式回归，划分为测试集和训练集，并画出拟合的图形，输出回归解析式

poly = PolynomialFeatures(degree=poly_degree) X_train_poly = poly.fit_transform(X_train) X_test_poly = poly.transform(X_test) # 使用训练集数据拟合多项式回归模型 model = LinearRegression().fit(X_train...

# 创建岭回归模型, 加入L2正则化 model = Ridge(alpha=0.88, solver='auto', normalize=False, max_iter=1000, tol=0.001, random_state=None, penalty='l2', # 加入L2正则化 fit_intercept=True)这段中normalize意外实参

poly = PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=False) X = poly.fit_transform(X) # 将数据分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, random_state=0...

from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures里面PolynomialFeatures怎么用，举个经典的例子

PolynomialFeatures可以用来生成多项式特征，可以将低维特征空间映射到高维特征空间。例如，给定一个一元二次函数，可以用PolynomialFeatures将其映射到一个二元一次函数，使用代码如下： python from sklearn....

在区间 (-5,5) 内产生100个随机数 x_i，i=1,…,100； 令 y_i=3x^3-2x^2+x-1+r_i，其中 r_i 为 (0,1) 内的随机噪声。分别设置最高次幂为2、3、4，进行多项式回归，在同一幅图中画出拟合示意图，并标注清楚对应的曲线。

在这里，我们首先将 x 转化为列向量，然后分别使用 PolynomialFeatures 类将 x 转化为 2 次、3 次和 4 次多项式，最后使用 LinearRegression 类进行拟合。这里需要注意的是，PolynomialFeatures 中的 degree 参数...

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蓝桥杯Python试题解析与答案题库

资源摘要信息:"蓝桥杯Python试题题库及答案解析是面向参加蓝桥杯Python竞赛的学生和Python学习者的一套学习资料。蓝桥杯Python竞赛是一项全国性的计算机专业竞赛，旨在选拔和培养计算机科学与技术领域的优秀人才。作为Python方向的比赛，它不仅考察参赛者的基础编程能力，还包括算法、数据结构、逻辑思维以及软件开发的实际应用能力。因此，这份题库及答案解析是竞赛准备的重要资源，涵盖了各种类型的题目和详细的解题思路。" 知识点详细说明： 1. 蓝桥杯竞赛概述： - 蓝桥杯竞赛分为多个组别，Python是其中一个热门的比赛组别。 - 竞赛每年举办一次，主要面向高校学生和部分社会人士。 - 蓝桥杯竞赛以提高人才素质和促进软件产业发展为宗旨，通过举办比赛选拔优秀的计算机人才。 2. Python编程语言特性： - Python是一种解释型、面向对象、具有动态语义的高级编程语言。 - 它以简洁明了的语法和强大的库支持著称，非常适合初学者快速上手。 - Python广泛应用于数据分析、人工智能、网络爬虫、Web开发等多个领域。 3. 竞赛题目类型： - 编程题目：要求参赛者利用Python编程解决问题，可能涉及算法设计、数据结构的运用等。 - 思维题目：这类题目考查参赛者的逻辑思维能力和问题分析能力，不一定需要编写代码，但需要给出解题思路。 - 实际应用题目：模拟实际开发场景，考察参赛者如何将Python知识应用于实际问题的解决。 4. 答案解析的作用： - 答案解析为参赛者提供了正确解题的思路和方法，有助于加深理解。 - 通过解析，参赛者能够学习到高效、优雅的解题技巧和编程习惯。 - 解析还能帮助参赛者发现自己的知识盲点和思维误区，以便在未来的练习中着重改进。 5. 竞赛准备策略： - 系统学习Python基础，包括数据类型、控制结构、函数、模块等。 - 熟悉常见算法和数据结构，如排序、搜索、链表、树、图等。 - 定期进行编程练习，包括历届蓝桥杯Python赛题和类似难度的题目。 - 参与讨论和交流，与他人合作解决问题可以提高解题效率和深度。 6. 资源获取与利用： - 从可靠的渠道获取竞赛相关的学习资源，如官方发布的样题、往届题库等。 - 对资源进行分类整理，按照难易程度、知识点分布进行有序学习。 - 结合题库进行模拟测试，检验学习成果，调整学习策略。 7. 关键技术点： - 对于Python竞赛而言，理解编程语言的核心概念是基础。 - 掌握Python标准库中的常用模块，如collections、itertools、math等。 - 学会运用Python进行文件操作、数据处理、网络编程等实际操作。 8. 考试注意事项： - 理解题目的要求，明确解题的目标和限制条件。 - 注意代码的可读性和注释的书写，提高代码的维护性和可测试性。 - 遵守时间限制，合理分配时间给不同难度级别的题目。 - 在练习过程中模拟真实考试环境，调整心态，减少考试焦虑。 通过上述知识点的详细了解，参赛者可以对蓝桥杯Python试题题库及答案解析有一个全面的认识，从而在竞赛中发挥出自己的最佳水平。