変数の二次変換
答えて
モデルのバイアスを減らし、用語間の相互作用を可能にするために、多項式フィーチャ(2次、3次など)を使用します。 scikit-learnでは、それはsklearn.preprocessing.PolynomialFeaturesの変換として実装されています。
3つの機能a
,b
、およびc
があるとします。二次関数は(a + b + c)^2
を展開して生成されます。したがって、a^2
,b^2
c^2
,a*b
,a*c
,b*c
は2次特徴の集合となる。
scikit-learnのPolynomialFeatures
では、引数degree
が渡されると、それまでのすべての用語が作成されます。
これは、通常、線形モデルを作成する前に使用されます。バイアスを低くすることができますが、機能セットのサイズを非常に迅速に増やすことができます。
より正確には、多項式次数で成長が指数関数的であるため、カーネル法が好ましい。 – lejlot
ありがとうございます。 –
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何かが欠落していない限り、それはデータの要素単位の正方形を取っているだけです。 –
@toasted_flakes要素だけでなく、 2次項には、それらの相互作用も含まれます。 –
@DavidMaust私はこの習慣が名前を持っていたのか分からなかった。ありがとう! –