# 构造多项式特征 poly = PolynomialFeatures(degree=2) X_poly = poly.fit_transform(X)
时间: 2024-05-30 18:11:04 浏览: 14
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。
相关问题
polynomial_features = PolynomialFeatures(degree=2) X_poly = polynomial_features.fit_transform(X)
这段代码使用了`PolynomialFeatures`类来进行多项式特征转换。
首先,创建了一个`PolynomialFeatures`对象,并将其赋值给变量`polynomial_features`。在创建对象时,通过`degree=2`指定了多项式的阶数为2。
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特征矩阵。
例如,如果原始特征矩阵`X`是一个一维数组,经过二次多项式转换后,会生成一个包含原始特征及其平方项的二维数组。
这样,通过使用`PolynomialFeatures`类,可以方便地进行多项式特征转换,为后续的机器学习模型提供更丰富的特征表示。
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
在这个代码中,我们需要将 `y` 转换为一维数组,可以使用 `y.ravel()` 函数来实现。修改后的代码如下:
```python
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[:, 4].values # 将 y 修改为第 5 列的数据
y = y.ravel() # 将 y 转换为一维数组
# 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)
```
在这个代码中,我们将 `y` 修改为 Excel 文件中的第 5 列的数据,然后使用 `y.ravel()` 将其转换为一维数组。这样,就可以避免在特征选择过程中出现错误提示。
相关推荐
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)