python實(shí)現(xiàn)PolynomialFeatures多項(xiàng)式的方法
sklearn生成多項(xiàng)式
import numpy as np from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures #這哥用于生成多項(xiàng)式 x=np.arange(6).reshape(3,2) #生成三行二列數(shù)組 reg = PolynomialFeatures(degree=3) #這個(gè)3看下面的解釋 reg.fit_transform(x)
x是下面這樣:
我們發(fā)現(xiàn)規(guī)律如下:
Python生成多項(xiàng)式
編寫實(shí)現(xiàn)函數(shù)如下:
def multi_feature(x,n): c = np.empty((x.shape[0],0)) #np.empty((3,1))并不會(huì)生成一個(gè)3行1列的空數(shù)組,np.empty((3,0))才會(huì)生成3行1列空數(shù)組 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)
和上面實(shí)現(xiàn)的一模一樣
print('n=4時(shí),sklearn的輸出是:') reg = PolynomialFeatures(degree=4) print(reg.fit_transform(x)) print('\n') #對(duì)比 print('n=4時(shí),函數(shù)的輸出是:') print(multi_feature(x,4))
也是一樣的,當(dāng)然這個(gè)函數(shù)僅適用于2維數(shù)組,如果是n維數(shù)組,又該怎么實(shí)現(xiàn)呢?
到此這篇關(guān)于python實(shí)現(xiàn)PolynomialFeatures多項(xiàng)式的方法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python PolynomialFeatures多項(xiàng)式內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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