PolynomialFeatures trong pipeline hồi quy
Thấy feature expansion giúp linear model biểu diễn đường cong mà vẫn giữ workflow pipeline.
Tiến độ của tôi ở bài này
Điểm được lưu vào tài khoản sau khi chấm bài.
Đang tải điểm của bạn…
Kiến thức và chủ đề
Kiến thức tiên quyết: LinearRegression, Pipeline, degree.
Nội dung đề bài
Mục tiêu kiến thức
Thấy feature expansion giúp linear model biểu diễn đường cong mà vẫn giữ workflow pipeline.
Mô tả bài toán
Đây là bài số 344 trong tầng Hồi quy bằng scikit-learn. Bài dùng thư viện PolynomialFeatures + Pipeline + LinearRegression trên dữ liệu nhỏ, cố định và chạy CPU; mục tiêu là hiểu workflow chứ không bắt học viên tự viết lại thư viện.
Yêu cầu
Dùng PolynomialFeatures(include_bias=False) nối với LinearRegression trong Pipeline, rồi dự đoán new_X.
def polynomial_regression_predict(X, y, new_X, degree):Input
X/y hồi quy, new_X và degree không âm.
Output
Dictionary predictions và số feature sau expansion.
Ràng buộc
Transformer phải fit trên train và transform new bằng cùng object; không tự thêm bias.
Ví dụ
Giải thích
y=x2+1, degree 2, query x=4 cho 17 và có 2 feature expanded: x, x2.
Gợi ý và lời giải chỉ mở sau khi bạn bấm Nộp bài. Giáo viên và quản trị viên mở được ngay.
Góp ý & báo lỗi bài tập
Đề bài chưa rõ, test có vấn đề hay bạn có ý tưởng giúp bài tốt hơn? Gửi cho đội ngũ AI Empire nhé — mỗi góp ý đều được đọc.