我正在尝试学习一些机器学习，想知道什么是数据的二次和三次变换，它是如何实现的？论坛上有一个人在谈论它，我想知道变量的转换是什么，以及它是如何实现的。感谢
多项式特征（二次、三次等）用于减少模型中的偏差，并允许项之间的相互作用。在scikit learn中，它被实现为sklearn.preprrocessing.PolynomialFeatures.中的转换
这个想法是，如果您有三个特性a、b和c。二次特征将通过扩展CCD_ 4来生成。因此，a^2、b^2、c^2、a*b、a*c、b*c将是二次特征的集合。
在scikit learn的PolynomialFeatures中，当参数degree被传递时，所有达到该程度的术语都会被创建。
这通常在构建线性模型之前使用。它允许较低的偏差，但它非常迅速地增加了特征集的大小。