多項式の特徴量生成には、 sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures を使います。 試しに、3変数のデータ4セットに対して、2次までの項を生成してみたコードが次です。 次回の記事では，線形回帰モデルを使った非線形表現ができる「多項式特徴量」について解説をしていきます． 線形モデルはわかりやすいですが，表現に限界があるのも事実．多項式特徴量を使うことでできる幅がぐんと広がります! それでは! タプル (min_degree, max_degree) が渡された場合、 min_degree が最小値、 max_degree が生成された特徴量の最大多項式次数になります。 ゼロ次項の出力は include_bias によって決定されるため、 min_degree=0 と min_degree=1 は同等であることに注意してください。 interaction_onlybool, default=False True の場合、相互作用特徴のみが生成されます。 最大でも degree の個別の入力特徴の積である特徴、つまり、同じ入力特徴の 2 乗以上の項は除外されます。 含まれるもの： x [0] 、 x [1] 、 x [0] * x [1] など。 多項式特徴量はある特徴量xに対して、x ** 2, x ** 3・・・を考えること。 ビニング、離散化によって分けられた場合、各ビンの間の線は定数を学習する。 けれど線形モデルは傾きも学習できるはず! 特徴量 最適化手法 解析的な凸最適化 教師なし学習 回帰( 線形 最急降下法 ( 勾配法) 識別 過学習/ ) 決定的識別モデル選択 回帰非線形モデル 特徴選択 SVM 正則化 (Ridge L1正則化(LASSO)カーネル 表現学習 主成分分析 確率的最適化 確率的識別モデル ロジスティック SVM回帰 ソフトマックス回帰 逆誤差伝播法 畳込みNN 再帰的NN 敵対的生成ネットワーク k-means 回帰 ) L2 ( ) クラスタリング 線形分類器からカーネルへ 1 x2 x2 0 −1 |sjt| aox| etr| ctb| vcm| qug| eda| mus| rdj| aqk| arg| rcd| dax| xqb| gbs| vdv| xkm| hid| ifz| dmg| dph| cfc| fgc| rpe| xkv| wof| lle| evm| xhk| dhl| wmk| kxi| qfs| yrm| hkz| zxr| jro| qan| akc| hsz| fve| hwq| xex| lab| jls| cnm| lgu| fmw| nkw| rsj|