如何从sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures中删除仅限交互的列

sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures是scikit-learn库中的一个模块，用于生成多项式特征矩阵。在生成多项式特征矩阵时，有时候我们希望删除仅限交互的列，即只包含两个或更多特征之间的交互项的列。

要从sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures中删除仅限交互的列，可以按照以下步骤进行操作：

导入所需的库和模块：

from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
import numpy as np

创建一个示例数据集：

X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

初始化PolynomialFeatures对象，并设置参数include_bias=False以避免生成偏置列：

poly = PolynomialFeatures(include_bias=False)

使用fit_transform方法将数据集X转换为多项式特征矩阵：

X_poly = poly.fit_transform(X)

获取生成的多项式特征矩阵的列索引：

column_indices = poly.get_feature_names_out()

创建一个布尔数组，用于标记仅限交互的列：

interaction_only_columns = np.array([True if '^' in column else False for column in column_indices])

使用布尔数组对多项式特征矩阵进行切片，仅保留非仅限交互的列：

X_poly_filtered = X_poly[:, ~interaction_only_columns]

最终，X_poly_filtered将是一个删除了仅限交互的列的多项式特征矩阵。

需要注意的是，sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures中的交互项列的命名方式为"特征1^次数1 * 特征2^次数2"，例如"X0^2"表示特征X0的平方。因此，通过检查列名中是否包含"^"符号，可以判断该列是否为仅限交互的列。

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