sklearn中PolynomialFeatures多项式特征参数

PolynomialFeatures：多项式回归参数

PolynomialFeatures参数：

现在有（a，b）两个特征，使用degree=2的二次多项式则为（1，a, a^2, ab, b ,b^2)。
PolynomialFeatures主要有以下几个参数：

degree：度数，决定多项式的次数

interaction_only：默认为False，字面意思就是只能交叉相乘，不能有a^2这种.

include_bias: 默认为True, 这个bias指的是多项式会自动包含1，设为False就没这个1了.

order：有"C" 和"F" 两个选项。官方写的是在密集情况（dense case）下的输出array的顺序，F可以加快操作但可能使得subsequent estimators变慢。

hinge损失函数：

在机器学习中，hinge loss是一种损失函数，它通常用于"maximum-margin"的分类任务中，如支持向量机。数学表达式为：

**L(y)=max(0,1-y *y_hat)**

其中 y_hat表示预测输出，通常都是软结果（就是说输出不是0，1这种，可能是0.87。），y 表示正确的类别。

图像：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import LinearSVC #线性SVM模型；
from sklearn.datasets import load_irisiris_data=load_iris()
print(iris_data["data"])
print("============================")
X=iris_data["data"][:,(2,3)] #取长度和宽度；
# y=iris_data["target"]
# print(y)
y=(iris_data["target"] == 2).astype(np.float64)#建立线性的模型：
svm_clf=Pipeline([#标准化("scaler",StandardScaler()),#svc 线性：("linear_svc",LinearSVC(C=1,loss="hinge"))] #C是软间隔参数；防止过拟合的现象；
)svm_clf.fit(X,y)
res=svm_clf.predict([[6.3,1.2]])
print("res:",res)

from sklearn.datasets import make_moons
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures,StandardScaler #多项式参数；；
from sklearn.svm import LinearSVC,LinearSVR
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")X,y=make_moons(n_samples=100,noise=0.15)
nolinear_svm_clf=Pipeline([#多项式特征线性SVM分类器("features",PolynomialFeatures(degree=3)), ("scaler",StandardScaler()),("svm_clf",LinearSVC(C=10,loss="hinge"))#loss="hinge"；svm常用的损失函数；
])nolinear_svm_clf.fit(X,y)

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转载:http://www.cnblogs.com/chenyaling/p/7826229.html 1.监督学习 1.1.广义线性模型 1.1.1.普通最小二乘法 class sklearn.l ...

sklearn中PolynomialFeatures多项式特征参数

PolynomialFeatures：多项式回归参数

PolynomialFeatures参数：

现在有（a，b）两个特征，使用degree=2的二次多项式则为（1，a, a^2, ab, b ,b^2)。
PolynomialFeatures主要有以下几个参数：

degree：度数，决定多项式的次数

interaction_only：默认为False，字面意思就是只能交叉相乘，不能有a^2这种.

include_bias: 默认为True, 这个bias指的是多项式会自动包含1，设为False就没这个1了.

order：有"C" 和"F" 两个选项。官方写的是在密集情况（dense case）下的输出array的顺序，F可以加快操作但可能使得subsequent estimators变慢。

hinge损失函数：

**L(y)=max(0,1-y *y_hat)**

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interaction_only： 默认为False，字面意思就是只能交叉相乘，不能有a^2这种.

include_bias: 默认为True, 这个bias指的是多项式会自动包含1，设为False就没这个1了.

order：有"C" 和"F" 两个选项。官方写的是在密集情况（dense case）下的输出array的顺序，F可以加快操作但可能使得subsequent estimators变慢。

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L(y)=max(0,1-y *y_hat)

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