Я предполагаю, что сейчас мало кто использует F#, я нашел ответ, просмотрев исходный код PolynomialFeatures в scikit-learn (https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/master)./sklearn/preprocessing/data.py).
Однако в F# нет «combinations_w_r» (или любого эквивалента), как в Python, затем я посмотрел на Rosettacode (http://rosettacode.org/wiki/Combinations_with_repetitions) и, к счастью, их код OCAML точно такой же, как F#, я объединил их все в следующий код
let PolyFeature ndgree (x:float list) =
let rec combsWithRep xxs k =
match k, xxs with
| 0, _ -> [[]]
| _, [] -> []
| k, x::xs ->
List.map (fun ys -> x::ys) (combsWithRep xxs (k-1))
@ combsWithRep xs k
let rec genCombtill n xlen =
match n with
| 0 -> List.empty
| n -> (genCombtill (n-1) xlen) @ combsWithRep [0..(xlen-1)] n
let rec mulList list1 =
match list1 with
| head :: tail -> head * (mulList tail)
| [] -> 1.0
let mul2List (b:float list) (a:int list) = [for i in a -> b.[i]] |> mulList
1.0 :: ((genCombtill ndgree x.Length) |> List.map (mul2List x))
Тест
> PolyFeature 2 [2.0;3.0];;
val it : float list = [1.0; 2.0; 3.0; 4.0; 6.0; 9.0]
Код работает, как и ожидалось, однако я считаю, что мой код не оптимизирован и, вероятно, будет медленным с большим списком и высоким порядком полинома.
person
Jose Vu
schedule
24.04.2018