将 PCA 按一组特征制作到 Scikit-Learn Pipeline 而不是整个特征答案

【问题标题】：Make PCA by group of features to Scikit-Learn Pipeline instead to the whole features将 PCA 按一组特征制作到 Scikit-Learn Pipeline 而不是整个特征
【发布时间】：2021-12-23 02:43:29
【问题描述】：

我有一个由 100 个特征组成的数据框，用于解决集群问题。这些功能分为N1、N2 和N3 三个功能块，所有功能都以对应组作为后缀。例如，功能的名称可能是：

umidity_n1、air_n1、lat_n2、long_n2 等。

所以，到目前为止，我正在我的管道中将 PCA 应用于整个数据，我希望 PCA 是按组应用的。因此，一个 PCA 用于带有 _n1 后缀的功能，一个 PCA 用于带有 _n2 后缀的功能，另一个 PCA 用于带有 _n3 后缀的功能。

我的管道工作如下：

## Pipeline
prepData = Pipeline(
    [
        ("scaler", StandardScaler()),
        ("pca", PCA(n_components=20, random_state=42)),
    ]
)

kModel = Pipeline(
    [
        (
            "kmeans",
                KMeans(
                    n_clusters=6,
                    init="k-means++",
                    n_init=20,
                    max_iter=100,
                    random_state=42,
                ),
        ),
    ]
)

pipe = Pipeline(
    [
        ("prepData", prepData),
        ("kModel", kModel)
    ]
)

任何想法如何通过上述管道中的变量块来拆分 PCA 过程？

【问题讨论】：

标签： python scikit-learn pipeline k-means pca

【解决方案1】：

您可以使用ColumnTransformer 通过 pca 单独转换列。从help page for ColumnTransformer 中，您传递要使用每个 pca 转换的列的索引，下面我使用（用于获取具有 n1 后缀的列）：

np.where(df.columns.str.contains('_n1'))[0]

示例数据：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.pipeline import Pipeline

df = pd.DataFrame(np.random.uniform(0,1,(100,6)),
columns = ['umidity_n1','air_n1','a_n1','lat_n2','long_n2','b_n2'])

设置立柱变压器和管道：

pca = PCA(n_components=2)

pca_by_column = ColumnTransformer(transformers=[
    ('pca_n1', pca, np.where(df.columns.str.contains('_n1'))[0]),
    ('pca_n2', pca, np.where(df.columns.str.contains('_n2'))[0])
    ],
    remainder='passthrough')

prepData = Pipeline(steps=[
    ("scaler", StandardScaler()),
    ('pca', pca_by_column)
])

【讨论】：