X_poly_val = polyFeatures(Xval, p)
时间: 2024-06-07 09:07:11 浏览: 5
这行代码的作用是使用多项式特征扩展函数 `polyFeatures` 对验证集数据 `Xval` 进行特征扩展,其中 `p` 是指定的多项式次数。特征扩展可以将原始特征 $X$ 转换成更高次项的多项式特征,例如将 $X$ 扩展为 $[X, X^2, X^3, ..., X^p]$,这可以更好地拟合非线性模型。`polyFeatures` 函数会将每列特征向量 $x$ 转换成一个包含 $p$ 个元素的向量 $x_{poly}$,其中 $x_{poly}$ 的第 $i$ 个元素为 $x$ 的第 $i$ 次幂。最后,函数返回扩展后的验证集特征矩阵 `X_poly_val`。
相关问题
X_poly_val = sc_X.transform(X_poly_val)
这行代码使用了scikit-learn库中的`transform`方法,将测试集数据`X_poly_val`进行了多项式特征转换。具体来说,`sc_X`是一个`PolynomialFeatures`类的实例对象,通过调用其`transform`方法,将测试集数据进行多项式特征转换,得到的新特征矩阵将被存储在`X_poly_val`中。这样做的目的是使测试集数据与训练集数据的特征矩阵保持一致,从而能够进行模型预测。
X_poly_val = np.hstack((np.ones((X_poly_val.shape[0],1)),X_poly_val))
这行代码的作用是在 X_poly_val 的左侧加入一列全为 1 的向量,以便进行多项式回归。具体来说,np.ones((X_poly_val.shape[0],1)) 创建了一个形状为 (X_poly_val.shape[0],1) 的全为 1 的矩阵,表示多项式回归中的常数项,然后 np.hstack() 函数将其与 X_poly_val 水平拼接起来,得到一个新的矩阵,该矩阵的第一列为全为 1 的列向量,其余列为原始特征的多项式组合。