sklearn：如何获取多项式特征的系数

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

from sklearn.preprocessing import PolynomialFeaturesimport pandas as pdimport numpy as npdata = 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^20  1.0  8.0 -1.0  64.0 -8.0  1.01  1.0  9.0 -1.0  81.0 -9.0  1.02  1.0  1.0  0.0  1.0   0.0  0.03  1.0  6.0  0.0  36.0  0.0  0.04  1.0  5.0 -1.0  25.0 -5.0  1.0