sklearn中內建了乙個將一次項x轉換成高次項的api，即將簡單的y=k1x1 + …轉換成立高次項y=k1x+k2x**2 +…的擬合。具體方法參照numpy中的polynomialfeatures。這個類有三個引數：
1、degree：控制多項式的次數，預設為
2、interaction_only：預設為false，如果改為true，那麼就不會有特徵和自己結合的項
3、include_bias：預設為true。如果為true的話，那麼結果中就會有0次冪項，即全為1這一列，一般我們用false
現講解具體實現**
from sklearn.preprocessing import polynomialfeatures
import numpy as np
x = np.arange(8).reshape(4, 2)
print(x)
poly = polynomialfeatures(degree=3, include_bias=false, interaction_only=false)
x = poly.fit_transform(x)
print(x)
print(poly.powers_) # 輸出轉換後每個特徵來自原來的特徵的冪的乘積
print(poly.n_input_features_) # 輸入幾個特徵
print(poly.n_output_features_) # 轉換為幾個特徵
from sklearn.preprocessing import polynomialfeatures
from sklearn.pipeline import pipeline
from sklearn.linear_model import linearregression
from sklearn.preprocessing import standardscaler
import numpy as np
seed = 1
x = np.arange(8).reshape(4, 2).astype(np.float)
x += np.random.rand(4,2)*0.02
weitht = np.array([1.2, 3.4]).reshape(-1, 1)
y = np.dot(x, weitht)
lr = pipeline([('ss', standardscaler()),
('poly', polynomialfeatures(degree=2, include_bias=false, interaction_only=true)),
('lr', linearregression())
])lr.fit(x, y)
print(y)
#print(lr.coef) # 暫不知道如何輸出權重，待解決。。。
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