本文简要介绍python语言中 sklearn.compose.make_column_selector 的用法。 用法: sklearn.compose.make_column_selector(pattern=None, *, dtype_include=None, dtype_exclude=None) 创建一个可调用以选择要与 ColumnTransformer 一起使用的列。 make_column_selector可以根据数据类型或使用正则表达式的列名称来选择...
15.列选择器: compose.make_column_selector 上面的代码中:使用了select_dtypes函数以及pandas DataFrame的columns属性来分离数值列和分类列。虽然这种方法可行,但使用Sklearn有一种更加灵活和优雅的解决方案。 make_column_selector函数创建了一个列选择器,可以直接传递到ColumnTransformer实例中。它的工作原理与select_dty...
由于列名的列举并不是很方便,Scikit-Learn 提供了一个make_column_selector()函数,返回一个选择器函数,你可以用它自动选择给定类型的所有特征,比如数值或分类。你可以将这个选择器函数传递给ColumnTransformer,而不是列名或索引。此外,如果你不关心命名转换器,你可以使用make_column_transformer(),它会为你选择名称,就...
要按名称或数据类型选择多个列,可以使用 make_column_selector 。 remainder:{‘drop’, ‘passthrough’} 或估计器,默认='drop' 默认情况下,只有 transformers 中的指定列在输出中进行转换和组合,而未指定的列将被删除。 (默认为 'drop' )。通过指定 remainder='passthrough' ,将自动传递所有未在 transformers ...
("cat", SimpleImputer(strategy='most_frequent'), make_column_selector(dtype_include="category"))], remainder="passthrough", n_jobs=-1) DFnew = CT.fit_transform(DF) sklearn.compose.ColumnTransformer对不同的列应用不同的transformer。 输入的是DataFrame,输出的是ndarray,同时列的顺序被打乱。
上文中,我们使用 select_dtypes 函数和 pandas DataFrames 的 columns 属性来拆分数值列和分类列。虽然这当然有效,但使用 Sklearn 有一个更灵活、更优雅的解决方案。 make_column_selector 函数创建一个可以直接传递到 ColumnTransformer 实例...
15 .compose.make_column_selector 上文中,我们使用select_dtypes函数和pandas DataFrames的columns属性来拆分数值列和分类列。虽然这当然有效,但使用 Sklearn 有一个更灵活、更优雅的解决方案。 make_column_selector函数创建一个可以直接传递到 ColumnTransformer 实例中的列选择器。它的工作原理与select_dtypes类似,甚...
from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.linear_model import LogisticRegression iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target pipe1 = make_pipeline(ColumnSelector(cols=(0, 2)), # 选择第0,2列 LogisticRegression()) # 可以理解为先挑选特征再以基分类器为逻辑回归 pipe2 ...
( ... sklearn.compose.make_column_selector(dtype_include=float), ... sklearn.preprocessing.StandardScaler(), ... {'alias': 'x'} ... ), ... ( ... GetColumnsStartingWith('petal'), ... None, ... {'alias': 'petal'} ... )], df_out=True, default=False) >>> t.fit(df)...
When dealing with a cleaned dataset, the preprocessing can be automatic by using the data types of the column to decide whether to treat a column as a numerical or categorical feature.sklearn.compose.make_column_selectorgives this possibility. First, let’s only select a subset of columns to...