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python实现PolynomialFeatures多项式的方法

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这篇文章主要介绍了python实现PolynomialFeatures多项式的方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

sklearn生成多项式

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures  #这哥用于生成多项式
x=np.arange(6).reshape(3,2) #生成三行二列数组
reg = PolynomialFeatures(degree=3) #这个3看下面的解释
reg.fit_transform(x)

在这里插入图片描述

x是下面这样:

在这里插入图片描述

我们发现规律如下:

在这里插入图片描述

Python生成多项式

编写实现函数如下:

def multi_feature(x,n):
  c = np.empty((x.shape[0],0)) #np.empty((3,1))并不会生成一个3行1列的空数组,np.empty((3,0))才会生成3行1列空数组
  for i in range(n+1):
    for m in range(i,-1,-1):
      h=(x[:,0]**m) * (x[:,1]**(i-m))
      c=np.c_[c,h]
  return c

multi_feature(x,3)

在这里插入图片描述

和上面实现的一模一样

print('n=4时,sklearn的输出是:')
reg = PolynomialFeatures(degree=4) 
print(reg.fit_transform(x))
print('\n')

#对比
print('n=4时,函数的输出是:')
print(multi_feature(x,4))

在这里插入图片描述

也是一样的,当然这个函数仅适用于2维数组,如果是n维数组,又该怎么实现呢?

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