为什么ColumnTransformer在运行时不接受转换器参数？

ColumnTransformer在运行时不接受转换器参数的原因是为了保持其灵活性和通用性。ColumnTransformer是scikit-learn库中的一个功能强大的类，用于在机器学习流水线中对不同的列应用不同的转换器。

ColumnTransformer的设计初衷是为了处理具有不同数据类型和处理需求的列。它允许用户指定每个列的转换器，并将它们应用于数据集的相应列。这种设计使得ColumnTransformer可以适应各种数据预处理需求，例如对数值列进行缩放、对分类列进行独热编码等。

由于每个列的转换器可能具有不同的参数设置，如果在运行时接受转换器参数，将会导致使用起来非常复杂和冗长。为了简化使用和提高代码的可读性，ColumnTransformer在运行时不接受转换器参数，而是要求用户在创建ColumnTransformer对象时指定转换器及其参数。

这种设计使得ColumnTransformer可以在机器学习流水线中灵活地组合和应用不同的转换器，同时保持代码的简洁性和可读性。用户可以根据自己的需求选择合适的转换器，并通过指定参数来定制转换器的行为。

总结起来，ColumnTransformer在运行时不接受转换器参数是为了保持其灵活性、通用性和代码的简洁性。用户可以在创建ColumnTransformer对象时指定转换器及其参数，以满足不同的数据预处理需求。