class sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures(degree=2, interaction_only=False, include_bias=True)：此類使用來生成交叉特徵的，並且多項式包含的是相互影響的特徵集。解釋一下其中幾個引數：

• degree：預設情況下，該多項式為2次。譬如形式為二維的[a,b]，那麼其二次多項式的特徵為[1, a, b, a^2, ab, b^2]
• interraction_only：boolean，預設為False。如果為true，則會產生相互影響的特徵集
• include_bias：bollean，是否包含偏差列

以下給出官方文件的例子：

>>> X = np.arange(6).reshape(3, 2)
>>> X
array([[0, 1],
       [2, 3],
       [4, 5]])
>>> poly = PolynomialFeatures(2)
>>> poly.fit_transform(X)
array([[ 1.,  0.,  1.,  0.,  0.,  1.],
       [ 1.,  2.,  3.,  4.,  6.,  9.],
       [ 1.,  4.,  5., 16., 20., 25.]])
>>> poly = PolynomialFeatures(interaction_only=True)
>>> poly.fit_transform(X)
array([[ 1.,  0.,  1.,  0.],
       [ 1.,  2.,  3.,  6.],
       [ 1.,  4.,  5., 20.]])
 

有幾個點需要注意一下：

1. 在使用PolynomialFeatures的時候，注意之前要匯入類：import sklearn.preprocessing
2. 上面的程式碼列出了interaction_only=True/Fasle的區別。以[a,b]舉例，即最終結果包不包括ab這種互動式的值。