ML-Exercise2.ipynb正则化逻辑回归创建特征多项式小修改

[yangzilongdmgy]

degree = 5 x1 = data2['Test 1'] x2 = data2['Test 2']

data2.insert(3, 'Ones', 1)

for i in range(1, degree):

for j in range(0, i):#这里x2始终不能达到最高次幂，修改后就好了，修改后accuracy 可达97%

for j in range(0, i+1):
    data2['F' + str(i) + str(j)] = np.power(x1, i-j) * np.power(x2, j) 

[Official-Dev-long]

我发出 issues#110 后才看到你也发现了一样的问题， 但你这个修改完后的代码是不是不会达到题目中要求的最高6次幂，一共28维的X呢？

我在#110中的代码可以生成到最高6次幂，一共28维，但准确率只能达到80多%