PolynomialFeatures.fit

时间: 2024-04-28 16:20:12 浏览: 158

11 种回归模型的原理+代码.docx

导读：本文将继续修炼回归模型算法，并总结了一些常用的除线性回归模型之外的模型，其中包括一些单模型及集成学习器。保序回归、多项式回归、多输出回归、多输出K近邻回归、决策树回归、多输出决策树回归、AdaBoost回归、梯度提升决策树回归、人工神经网络、随机森林回归、多输出随机森林回归、XGBoost回归。需要面试或者需要总体了解/复习机器学习回归模型的小伙伴可以通读下本文，理论总结加代码实操，有助于理解模型。 ### 11种回归模型详解及其代码实现 #### 一、引言本文旨在系统地介绍和探讨除了经典的线性回归模型之外的多种回归模型。这些模型不仅包括单个模型，也涵盖了集成学习器，旨在为读者提供一个全面的视角，帮助大家更好地理解和应用机器学习中的回归分析。 #### 二、回归模型概述回归模型是一种用于预测连续值目标变量的统计方法。本文主要关注以下几种回归模型： - **保序回归** - **多项式回归** - **多输出回归** - **多输出K近邻回归** - **决策树回归** - **多输出决策树回归** - **AdaBoost回归** - **梯度提升决策树回归** - **人工神经网络** - **随机森林回归** - **多输出随机森林回归** - **XGBoost回归** #### 三、详细模型解释 ##### 1. 保序回归 **保序回归**是一种确保拟合结果在所有点上保持单调性的回归方法。这意味着拟合出的结果要么非递增，要么非递减。这种模型特别适用于当数据中存在内在顺序时的情况。 - **理论规则**: - 如果预测输入与训练集中的特征值完全匹配，则返回对应的标签值。 - 如果输入值高于或低于训练集中的所有特征值，则返回最高或最低特征值对应的标签值。 - 对于位于两个特征值之间的输入值，预测结果将是一个由这两个特征值的预测值计算得出的分段线性函数。 - **代码实现**: ```python n = len(dataset['Adj Close']) X = np.array(dataset['Open'].values) y = dataset['Adj Close'].values from sklearn.isotonic import IsotonicRegression ir = IsotonicRegression() y_ir = ir.fit_transform(X, y) plt.figure(figsize=(15, 6)) plt.plot(X, y, 'r.', markersize=12) plt.plot(X, y_ir, 'g.-', markersize=12) plt.title("Isotonic Regression") plt.show() ``` ##### 2. 多项式回归 **多项式回归**是一种通过引入自变量的高次幂来捕捉非线性关系的方法。它可以用来拟合曲线形状的数据。 - **理论规则**: - 将原始自变量转换为其不同阶次的幂，从而构建新的特征向量。 - 使用线性回归模型对这些新特征进行拟合。 - **代码实现**: ```python X = dataset.iloc[:, 0:4].values Y = dataset.iloc[:, 4].values from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.linear_model import LinearRegression poly = PolynomialFeatures(degree=3) poly_x = poly.fit_transform(X) regressor = LinearRegression() regressor.fit(poly_x, Y) plt.scatter(X, Y, color='red') plt.plot(X, regressor.predict(poly.fit_transform(X)), color='blue') plt.show() ``` ##### 3. 决策树回归 **决策树回归**利用决策树结构来进行回归预测。每个内部节点表示一个特征测试，每个叶节点代表一个输出值。 - **代码实现**: ```python from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor X = dataset[['Open', 'High', 'Low']].values Y = dataset['Adj Close'].values regr = DecisionTreeRegressor(random_state=0) regr.fit(X, Y) ``` ##### 4. AdaBoost回归 **AdaBoost回归**是一种集成学习方法，通过组合多个弱学习器（通常是决策树）来提高预测性能。 - **代码实现**: ```python from sklearn.ensemble import AdaBoostRegressor regr = AdaBoostRegressor(base_estimator=DecisionTreeRegressor(max_depth=4), n_estimators=300, random_state=0) regr.fit(X, Y) ``` ##### 5. 梯度提升决策树回归 **梯度提升决策树回归**也是一种集成学习方法，通过逐步添加决策树来优化损失函数。 - **代码实现**: ```python from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor regr = GradientBoostingRegressor(n_estimators=100, learning_rate=0.1, max_depth=1, random_state=0, loss='ls') regr.fit(X, Y) ``` ##### 6. 随机森林回归 **随机森林回归**是由多个决策树组成的集合，通过平均各个树的预测结果来减少过拟合。 - **代码实现**: ```python from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor regr = RandomForestRegressor(n_estimators=100, max_depth=2, random_state=0) regr.fit(X, Y) ``` ##### 7. XGBoost回归 **XGBoost回归**是一种高效的梯度提升框架，可以解决许多类型的学习任务。 - **代码实现**: ```python import xgboost as xgb regr = xgb.XGBRegressor(objective='reg:squarederror') regr.fit(X, Y) ``` #### 四、总结以上介绍了11种不同的回归模型，每种模型都有其独特的优势和适用场景。选择合适的模型取决于实际问题的需求和数据的特点。通过结合理论和代码实现，我们能够更深入地理解这些模型的工作原理，并将其应用于实际问题中。

PolynomialFeatures.fit 是一个方法，它属于 sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures 类，用于拟合多项式特征。具体来说，它接受一个特征矩阵 X，并返回一个新的矩阵，其中包含了 X 的多项式特征。这个方法会根据指定的 degree 参数创建所有次数不超过 degree 的特征，比如，如果 degree=2，那么会创建所有一次和二次的特征，比如 x, x^2, y, y^2, xy 等等。这个方法的作用是扩展特征空间，从而更好地拟合复杂的非线性关系。

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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)

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

pipeline = Pipeline([("pf", PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=False)), ("lr", LinearRegression())]) pipeline.fit(x, y) 这种用法跟上面回答中的结果是一样的吗？

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

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