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升维， 意味着要加特征， 为了简单一点， 我们可以使用sklearn中的多项式特征。
语法

Init signature:PolynomialFeatures(
    degree=2,
    interaction_only=False,
    include_bias=True,
    order='C',)1234567

• degree=2 自变量最高的次数， 默认为2， 值越大， 则组合出来的特征越多。

• interaction_only=False，是否只产生交互的特征， 默认False

• include_bias=True是否产生与截距项相乘的x0x_0x0

import numpy as np# 导入多项式特征类from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures123

举个例子

x = np.array([[1, 2], [4, 5]])x12

输出

poly = PolynomialFeatures(degree=2)poly.fit_transform(x)12

输出

我们就把数据从二维升到了六维。