TensorFlow 模型搭建: 多项式特征与二次回归

# 模型搭建\n\nmodel = tf.keras.Sequential([\n tf.keras.layers.Dense(32,activation='tanh',input_shape=train_dataset.shape[-2:]),\n tf.keras.layers.Dense(16,activation='tanh'),\n tf.keras.layers.Dense(32,activation='leaky_relu'),\n tf.keras.layers.Dense(16,activation='leaky_relu'),\n tf.keras.layers.Dense(16,activation='tanh'),\n tf.keras.layers.Dense(4,activation='linear')\n])\n\n要将模型改成二次回归，需要对输入数据进行二次多项式特征转换。可以使用sklearn库中的PolynomialFeatures来实现。具体修改代码如下：\n\npython\nfrom sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures\n\n# 对输入数据进行二次多项式特征转换\npoly = PolynomialFeatures(degree=2)\ntrain_dataset_poly = poly.fit_transform(train_dataset)\ntest_dataset_poly = poly.transform(test_dataset)\n\n# 模型搭建\nmodel = tf.keras.Sequential([\n tf.keras.layers.Dense(32, activation='tanh', input_shape=train_dataset_poly.shape[-2:]),\n tf.keras.layers.Dense(16, activation='tanh'),\n tf.keras.layers.Dense(32, activation='leaky_relu'),\n tf.keras.layers.Dense(16, activation='leaky_relu'),\n tf.keras.layers.Dense(16, activation='tanh'),\n tf.keras.layers.Dense(4, activation='linear')\n])\n\n\n修改后的代码中，首先导入PolynomialFeatures类，然后对训练集和测试集的输入数据进行二次多项式特征转换。然后使用转换后的数据作为输入形状来搭建模型。