이전 시간에는 연속형 데이터를 범주형 데이터로 변환 시키는 방법으로 변수를 추가했다면, 이번 시간과 다음 시간에는 Polynomial Features 라는 라이브러리를 이용해 파생 변수를 생성해보도록 하겠습니다. 🧨🧨

먼저 Polynomial Features라는 라이브러리에 대해 알아 보도록 하겠습니다.

PolynomialFeatures라이브러리는 sklearn에 내장되어 있는 라이브러리 입니다.  

이 라이브러리를 이용하면 현재 데이터를 다항식 형태로 변환 시킬 수 있습니다.

데이터에 x1,x2 변수가 있다 하면 PolynomialFeatures 라이브러리를 이용해

1, x1, x2, x1^2, x1*x2, x2^2 로 간단하게 변환 시킬 수 있습니다.

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# 임의 데이터 생성

X = np.arange(6).reshape(3, 2)

df =  pd.DataFrame(X)

df.columns = ['x_1','x_2']

poly_features = PolynomialFeatures(degree=2) # 차원은 2로 설정

df_poly = poly_features.fit_transform(df) # fit_transform 메소드를 통해 데이터 변환

df_poly = pd.DataFrame(df_poly) # PolynomialFeatures로 변환 된 데이터를 데이터 프레임 형태로 변환

df_poly.columns = ['1','x1','x2','x1^2','x1*x2','x2^2'] # df_poly의 컬럼을 1,x1,x2,x1^2,x1*x2,x2^2 로 변경

df_poly

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[Colab 실습 링크]

↩️ 오늘의 파이썬 리스트

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