根据下面给出的描述：“如果输入样本是二维的并且具有 [a, b] 形式，则 2 次多项式特征为 [1, a, b, a^2, ab, b^2]。 '
sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures.html#sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures.set_params
我需要生成的输出 ndarray 类型为： [a, b, a^2, b^2]
我知道poly = PolynomialFeatures(2, include_bias=False)
poly.fit_transform(X)给出如下输出：[a, b, a^2, ab, b^2]。但我不希望生成这些中间“ab”类型列。怎么做有什么想法吗？或者有什么更好的API可以在这里使用？
查看patsy http://patsy.readthedocs.io/en/latest/overview.html以及这个 scikit-learn 集成帕齐学习 https://github.com/amueller/patsylearn.
这使您可以完全控制类似 R 的公式：
from patsylearn import PatsyTransformer
transformer = PatsyTransformer("y ~ a + b + a^2 + b^2")
transformer.fit(data)
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