编写我的第一个sk-learn管道时,我只是遇到一些问题,只有一部分列被放入管道：
mydf = pd.DataFrame({'classLabel':[0,1,0],'categorical':[7,8,9,5,7,6,4],'numeric1':[7,'numeric2':[7,"N.A"]})
columnsNumber = ['numeric1']
XoneColumn = X[columnsNumber]
我使用functionTransformer,如：
def extractSpecificColumn(X,columns):
return X[columns]
pipeline = Pipeline([
('features',FeatureUnion([
('continuous',Pipeline([
('numeric',FunctionTransformer(columnsNumber)),('scale',StandardScaler())
]))
],n_jobs=1)),('estimator',RandomForestClassifier(n_estimators=50,criterion='entropy',n_jobs=-1))
])
cv.cross_val_score(pipeline,XoneColumn,y,cv=folds,scoring=kappascore)
这导致：TypeError：启用函数转换器时,’list’对象不可调用.
编辑：
如果我实例化如下所示的ColumnExtractor,则不会返回错误.但是不是函数变换器只是意味着像这样的简单情况,应该只是工作吗？
class ColumnExtractor(TransformerMixin):
def __init__(self,columns):
self.columns = columns
def transform(self,X,*_):
return X[self.columns]
def fit(self,*_):
return self
最佳答案
FunctionTransformer用于将函数“提升”到转换,我认为这可以帮助完成一些数据清理步骤.想象一下,你有一个主要是数字的数组,你想用变换器转换它,如果它得到一个nan(如Normalize),它将会出错.你最终会得到像这样的东西
df.fillna(0,inplace=True)
...
cross_val_score(pipeline,...)
但也许你只有一次变换需要填充,所以不要像上面那样使用fillna,而是拥有
normalize = make_pipeline(
FunctionTransformer(np.nan_to_num,validate=False),Normalize()
)
最终会根据需要对其进行标准化.然后,您可以在更多地方使用该代码段而不会乱丢您的代码.fillna(0)
在你的例子中,你传入的是”numeric1′]这是一个列表,而不是像类似类型的df [[‘numeric1’]]那样的提取器.你可能想要的更像是
FunctionTransformer(operator.itemgetter(columns))
但是仍然无法工作,因为最终传递到FunctionTransformer的对象将是np.array而不是DataFrame.
为了对DataFrame的特定列进行操作,您可能希望使用像sklearn-pandas这样的库,它允许您按列定义特定的变换器.