scikit-learn：应用任意函数作为管道的一部分

Question

我刚刚发现了 scikit-learn 的 Pipeline 功能，我发现它对于在训练我的模型之前测试预处理步骤的不同组合非常有用。

管道是实现fit 和transform 方法的对象链。现在，如果我想添加一个新的预处理步骤，我曾经编写一个继承自sklearn.base.estimator 的类。但是，我认为必须有一个更简单的方法。我真的需要将要应用的每个函数都包装在估算器类中吗？

例子：

class Categorizer(sklearn.base.BaseEstimator):
    """
    Converts given columns into pandas dtype 'category'.
    """

    def __init__(self, columns):
        self.columns = columns

    def fit(self, X, y):
        return self


    def transform(self, X):
        for column in self.columns:
            X[column] = X[column].astype("category")
        return X

Answer 1

我认为值得一提的是sklearn.preprocessing.FunctionTransformer(..., validate=True) 有一个validate=False 参数：

验证：bool，可选default=True

表示在调用func 之前应检查输入X 数组。如果 validate 为 false，则不会进行输入验证。 如果是 为真，则X 将被转换为二维 NumPy 数组或 稀疏矩阵。如果无法进行此转换或X 包含NaN 或 无穷大，引发异常。

因此，如果您要将非数字特征传递给FunctionTransformer，请确保您明确设置validate=False，否则它将失败并出现以下异常：

ValueError: could not convert string to float: 'your non-numerical value'

Answer 2

对于通用解决方案（适用于许多其他用例，不仅是转换器，还包括简单模型等），如果您有无状态函数（可以不实现 fit），例如通过这样做：

class TransformerWrapper(sklearn.base.BaseEstimator):

    def __init__(self, func):
        self._func = func

    def fit(self, *args, **kwargs):
        return self

    def transform(self, X, *args, **kwargs):
        return self._func(X, *args, **kwargs)

现在你可以做

@TransformerWrapper
def foo(x):
  return x*2

相当于做

def foo(x):
  return x*2

foo = TransformerWrapper(foo)

这就是 sklearn.preprocessing.FunctionTransformer 在幕后所做的。

我个人觉得装饰更简单，因为您可以很好地将预处理器与其余代码分开，但要遵循哪条路径取决于您。

其实你应该可以通过 sklearn 函数来装饰

from sklearn.preprocessing import FunctionTransformer

@FunctionTransformer
def foo(x):
  return x*2

也是。

Answer 3

sklearn.preprocessing.FunctionTransformer 类可用于从用户提供的函数实例化一个 scikit-learn 转换器（可用于例如管道中）。