将FunctionTransformer和GridSearchCV放到一个管道中的步骤如下:
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import FunctionTransformer
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
def log_transform(X):
return np.log(X)
transformer = FunctionTransformer(log_transform)
model = SVC()
param_grid = {'model__C': [0.1, 1, 10], 'model__kernel': ['linear', 'rbf']}
grid_search = GridSearchCV(
estimator=Pipeline([('transformer', transformer), ('model', model)]),
param_grid=param_grid,
cv=5
)
grid_search.fit(X, y)
通过以上步骤,你就可以将FunctionTransformer和GridSearchCV放到一个管道中,实现对数据的转换和模型的超参数调优。请注意,这里的示例仅用于说明目的,实际使用时需要根据具体情况进行调整。
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