sklearn：如何获取多项式特征的系数

Question

我知道可以通过使用：获得多项式特征作为数字polynomial_features.transform(X)。根据手册，在以下两个方面，这些功能是：[1, a, b, a^2, ab, b^2]。但是，如何获得高阶功能的描述？.get_params()不显示任何功能列表。

Answer 1

顺便说一下，现在有更合适的功能： PolynomialFeatures.get_feature_names。

from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.DataFrame.from_dict({
    'x': np.random.randint(low=1, high=10, size=5),
    'y': np.random.randint(low=-1, high=1, size=5),
})

p = PolynomialFeatures(degree=2).fit(data)
print p.get_feature_names(data.columns)

输出结果如下：

['1', 'x', 'y', 'x^2', 'x y', 'y^2']

注意由于某种原因，您必须先适合PolynomialFeatures对象，然后才能使用get_feature_names（）。

如果您是熊猫恋人（就像我一样），则可以使用以下所有新功能轻松组成DataFrame：

features = DataFrame(p.transform(data), columns=p.get_feature_names(data.columns))
print features

结果将如下所示：

     1    x    y   x^2  x y  y^2
0  1.0  8.0 -1.0  64.0 -8.0  1.0
1  1.0  9.0 -1.0  81.0 -9.0  1.0
2  1.0  1.0  0.0  1.0   0.0  0.0
3  1.0  6.0  0.0  36.0  0.0  0.0
4  1.0  5.0 -1.0  25.0 -5.0  1.0