Python机器学习：多项式回归002scikit中的多项式回归与pipeline(管道)

直接看代码

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.random.uniform(-3,3,size=100)
#在最新版本的sklearn中，所有的数据都应该是二维矩阵，哪怕它只是单独一行或一列。
X = x.reshape(-1,1)
y = 0.5 * x ** 2 + x + 2 +np.random.normal(0,1,size=100)

使用多项式特征添加

#数据归一化也在这个包
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures

添加二次特征

#Polynomial 多项式
poly = PolynomialFeatures(degree=2)#添加二次特征
poly.fit(X)

X2 = poly.transform(X)
print(X2.shape)

print(X2[:5,:])#只看一下前五行所有列，加了一列1，x0

[[ 1.         -1.89324841  3.58438955][ 1.          1.7273085   2.98359465][ 1.         -2.28063427  5.20129265][ 1.         -2.11412398  4.46952022][ 1.         -2.77534495  7.70253957]]

from sklearn.linear_model import LinearRegression
lin_reg2 = LinearRegression()
lin_reg2.fit(X2,y)
y_predict = lin_reg2.predict(X2)

plt.scatter(x,y)
plt.scatter(np.sort(x),y_predict[np.argsort(x)])
plt.plot(np.sort(x),y_predict[np.argsort(x)],color = 'red')

print(lin_reg2.coef_)
print(lin_reg2.intercept_)

[0.         1.0644542  0.48720861]
1.9974866712787187

`关于PolynomialFeatures类`

#关于PolynomialFeatures类
X = np.arange(1,11).reshape(-1,2)
print(X.shape)

(5, 2)

print(X)

[[ 1  2][ 3  4][ 5  6][ 7  8][ 9 10]]

poly = PolynomialFeatures(degree=2)
poly.fit(X)
X2 = poly.transform(X)

print(X2.shape)
#为甚是六列呢。。第一列是1 接下来依次为x1,x2,x1 **2 ,x1 * x2,x2 **2

(5, 6)

print(X2)

[[  1.   1.   2.   1.   2.   4.][  1.   3.   4.   9.  12.  16.][  1.   5.   6.  25.  30.  36.][  1.   7.   8.  49.  56.  64.][  1.   9.  10.  81.  90. 100.]]

#当degree = 3 见课件 （特征呈指数级增加）

Pipeline（管道）

使用管道的方式可使得三步（添加多项式，标准化，回归）合在一起,使得代码更加简洁。

###Pipeline（管道）使用管道的方式可使得三步合在一起,使得代码更加简洁。。
x = np.random.uniform(-3,3,size=100)
#在最新版本的sklearn中，所有的数据都应该是二维矩阵，哪怕它只是单独一行或一列。
X = x.reshape(-1,1)
y = 0.5 * x ** 2 + x + 2 +np.random.normal(0,1,size=100)

from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
poly_reg = Pipeline([('poly',PolynomialFeatures(degree=2)),('std_scaler',StandardScaler()),('lin_reg',LinearRegression())])

poly_reg.fit(X,y)
y_predict = poly_reg.predict(X)

plt.scatter(x,y)
plt.scatter(np.sort(x),y_predict[np.argsort(x)])
plt.plot(np.sort(x),y_predict[np.argsort(x)],color = 'red')

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