多特征值无法可视化且要拟合出曲线的情况下如何处理

来源:3-6 考试通过实战(二)

yidaimi

2023-05-22

老师,
你好!我有两个问题:

  1. 请问如果有多个特征值(超过3个),无法图形化的场景下,需要拟合出一个曲线应该怎么做?
    比如特征值有:
    图片描述
    假设我知道它的边界线应该是一个三阶函数:(a+b+c)^3
    根据展开公式:(a + b + c)^3 = a^3 + 3a^2b + 3a^2c + 3ab^2 + 6abc + 3ac^2 + b^3 + 3b^2c + 3bc^2 + c^3
    所以我是不是要将特征值增加新的列如下:
    图片描述
    然后将以上的内容作为新X进行fit是吗?

  2. 另外,以上内容是根据我已知(a+b+c)^3来计算出来的,在无法可视化散点图的情况下,怎么确定最初的特征值应该用几阶函数?我看到老师在其它回答里提到在低维度展开高维度图形,具体怎么做?

谢谢!

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1回答

flare_zhao

2023-06-15

sklearn有一个自带的可以生成高阶数据的方法,你可以查一下,自动生成高阶特征后再fit;

可以从低阶往高阶测试,看表现。后续可能有相关内容介绍

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