删除 sklearn 管道中的输入维度？答案

【问题标题】：Remove input dimensions in a sklearn pipeline?删除 sklearn 管道中的输入维度？
【发布时间】：2020-06-09 02:42:10
【问题描述】：

我在 sklearn 中有以下管道：

pipe = sklearn.pipeline.Pipeline(steps=[
    ('scalar', StandardScaler()),
    ('pca', utils.PCA(n_components=n_pca_components)),
    ('reduce',umap.UMAP(n_neighbors=umap_n_neighbors, min_dist=umap_min_dist, metric=umap_metric)),
    ('model',utils.DBSCAN(eps=dbscan_eps,min_samples=dbscan_min_samples)),    
])

有没有一种简单的方法来消除 pca 和 umap 之间步骤中的一个维度？

因此，如果我的 pca 输出为 (0:100,0:10)，并且我想在将管道中的数据传递给 umap (0:100,1:10) 之前删除第一个通道

【问题讨论】：

标签： scikit-learn

【解决方案1】：

您可能在两个阶段之间有一个中间步骤，以通过 FunctionTransformer 实现您想要的目标

from sklearn.preprocessing import FunctionTransformer

def custom_function(x):
    # Add your code here

pipe = sklearn.pipeline.Pipeline(steps=[
    ('scalar', StandardScaler()),
    ('pca', utils.PCA(n_components=n_pca_components)),
    ('remove_dimension', FunctionTransformer(custom_function))
    ('reduce',umap.UMAP(n_neighbors=umap_n_neighbors, min_dist=umap_min_dist, metric=umap_metric)),
    ('model',utils.DBSCAN(eps=dbscan_eps,min_samples=dbscan_min_samples)),    
])

【讨论】：