编码实现

X2的第1列为1，代表项，第2列代表项，第3列代表项

多项式特征

• 第1列代表项
• 第2列代表项
• 第3列代表项
• 第4列代表项
• 第5列代表项
• 第6列代表项

当特征有两个，3次幂组成的多项式如下：

Pipeline

作用：简化PolynomialFeatures语法
因为只需要掌握Pipeline语法即可，因此只给出这块代码。

x = np.random.uniform(-3, 3, size=100)
X = x.reshape(-1, 1)
y = 0.5 * x**2 + x + 2 + np.random.normal(0, 1, 100)
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 初始化配置
poly_reg = Pipeline([
    ("poly", PolynomialFeatures(degree=2)),
    ("std_scaler", StandardScaler()),
    ("lin_reg", LinearRegression())
])
# 建模
poly_reg.fit(X, y)
y_predict = poly_reg.predict(X)
# 可视化
plt.scatter(x, y)
plt.plot(np.sort(x), y_predict[np.argsort(x)], color='r')
plt.show()