我的问题指的是在以下类似的未回答问题中提出的问题：Using a Pipeline containing ColumnTransformer in SciKit's RFECV 我正在尝试用包含ColumnTransformer的管道来选择最相关的特征，代码如下： from sklearn.feature_selection import RFECV
from sklearn.preprocessing i
浏览 49提问于2021-07-12得票数 1
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我正在运行功能选择，并且我一直在使用RFECV来查找最佳的功能数量。然而，有一些我想要keep...so的特性，我想知道是否有任何方法可以强制算法保留这些选定的特性，并在其余的特性上运行RFECV。DecisionTreeRegressor()
rfecv= RFECV(e
浏览 18提问于2021-05-20得票数 0
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我想训练一个比较大的记录集。(200000行和400列)在管道中。只有一个薄弱的笔记本可以用于这项任务。该数据集具有15个独立的类和混合的分类和数字特征。应该选择一种类似SVM的算法。sklearn.preprocessing import LabelBinarizer,StandardScaler, OneHotEncoderfro
浏览 0提问于2019-07-13得票数 1
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我想写一段代码，它可以在几个处理器和预处理器上进行网格搜索，也可以在不同的功能组合上进行搜索。我通过在gridsearchCV中使用RFECV实现了这一点。然而，这需要很长时间才能运行。我做了一个网格搜索，然后我把它放在RFECV里面。现在，我想要查看并打印出在最佳模型中实际选择了哪些特征。我尝试了这个网站上的几个解决方案，但都没有奏效。如何访问所选功能？我得到了这个错误和其他类似的错误：AttributeError: 'RFECV' object has no attribute &
浏览 2提问于2017-12-15得票数 1
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我有一个(不平衡，二进制数据)管道模型，由两个管道(预处理和实际模型)组成。现在，我想将SimpleImputer包含到我的预处理管道中，因为我不想将它应用到所有使用ColumnTransformer的列中，但现在我发现，ColumnTransformer的性能要比sklearn管道差得多(AUC在0.93之前，而ColumnTransformer在0.7左右)。我在管道之前填充了
浏览 0提问于2021-10-23得票数 1
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data = load_iris() Y = data.target clf = RandomForestClassifier()
rfec
浏览 1提问于2018-07-19得票数 2
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我从中稍微修改了教程from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
from sklearn.feature_selection import RFECV</e
浏览 5提问于2016-12-15得票数 2
我正在尝试使用嵌套的RFECV运行一个RandomizedSearchCV，该RFECV本身有一个管道。这个管道是一个MinMaxScaler，后面跟着6个不同的分类器之一。当我尝试使用多个工作时，任何关于为什么会发生这种情况的帮助都将不胜感激。 谢谢!
浏览 28提问于2020-03-21得票数 0
我正在建立一个在scikit-learn中的管道。我必须对不同的功能进行不同的转换，然后将它们全部标准化。因此，我为每组列构建了一个带有自定义转换器的ColumnTransformer： transformation_pipeline = ColumnTransformer([
浏览 17提问于2020-11-22得票数 0
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我使用recursive feature elimination with cross-validation (rfecv)和GridSearchCV与RandomForest分类器，如下所示，使用管道和不使用管道我的管道代码如下所示。: {'max_depth': 3, 'max_features': 'auto', 'n_estimators': 500}没有管道</em
浏览 0提问于2019-04-14得票数 2
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我试图按照给定的教程来使用带有交叉验证(RFECV)功能的scikit的递归特性消除功能--使用我自己的数据学习，并继续得到一个令人费解的错误：
from sklearn.feature_selection import RFECV
data = pd.read_csv('data.csv',
浏览 3提问于2016-05-27得票数 0
我想了解如何在管道中应用逆转换，而不是直接使用StandardScaler函数。import ColumnTransformer
categoric(本例中为numeric )之后，如何返回任何X数据的值的原始规模？我知道StandardScaler有一种方法(.inverse_transformation)来做到这一点，但我的问题是如何使用带有Col
浏览 1提问于2020-10-26得票数 8
请解释科学知识的ColumnTransformer和make_Column_transformer之间的区别。还有，在哪里使用什么。
浏览 11提问于2020-12-07得票数 1
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我有一个有几个特性的数据集。我希望使用Pearson系数找到与类属性相关的顶级'n‘属性/特征。我怎么能这么做。
下面是我的数据集结构: class_attr col1 col2 col3 ..。
浏览 3提问于2017-11-08得票数 0
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因此，我使用两个管道(一个用于数字，一个用于分类)+ FeatureUnion()。
有什么问题吗？在数值管道中，我填充年龄的NaN值，然后为该变量创建一些桶。该管道的结果将是包含所有数值特征+1分类变量的数据。对于编码分类变量，我对分类变量使用管道，然后使用FeatureUnion连接两个数据集。但问题是，我在数值管道中创建的新变量没有进入分类管道，结果是一个包含一个未被编码<e
浏览 0提问于2020-04-14得票数 1
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我有一个由100个特征组成的数据帧，用于集群问题。这些特征被划分为特征N1、N2和N3的3个块，并且所有特征都具有作为后缀的对应组。例如，功能的名称可能是： umidity_n1、air_n1、lat_n2、long_n2等。 因此，到目前为止，我正在将PCA应用于整个数据，我希望PCA是按组应用的。因此，一个主成分分析用于具有_n1后缀的特征，一个主成分分析用于具有_n2后缀的特征，另一个主成分分析用于具有_n3后缀的特征。我的<e
浏览 37提问于2021-11-10得票数 0
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我正在建立一个机器学习管道来分类一些数据。其中一个数据源是一个非常好的候选主成分分析，构成了数据集的最后一个n维数。我想对这些变量使用PCA，但不使用前面的变量。从搜索stackexchange来看，这似乎也是一个常见的问题--人们希望将PCA应用于数据的一部分。显然，我可以先进行PCA，然后连接数据集，然后将其传递给管道，但是afaik PCA应该是管道的一部分，因为否则来自测试样本的信息会流到训练数据中。我想使用sklearn<e
浏览 5提问于2021-12-07得票数 2
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我正在尝试使用sklearn的CountVectorizer在管道内结合ColumnTransformer转换文本。但是，管道返回了错误的数组。为什么我的ColumnTransformer管道为CountVectorize-d文本提供了错误的1x1数组？我意识到我可以简单地在CountVectorizer中使用单个管道，并省略ColumnTransformer。但是，稍后我将需要添加数字列，这使得<
浏览 31提问于2019-11-09得票数 2
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下面我提供了我的代码(用于特征选择的分类)，而不是数据，因为它是相当高维的，但我相信这个问题是相当独立于数据的。我的问题有两个:我想要所有子图的轴标签，并且我想知道如何在每行的子图数量不同的地方进行子图(我有14个子图，目前在三行中)：from sklearn.svm= RFECV(estimator=svc, step=1, cv=StratifiedKFold(2)
浏览 9提问于2017-09-27得票数 1
我正在尝试对sklearn中嵌套CV的内循环执行特征选择和网格搜索。虽然我可以将管道作为估计器传递给RFECV，但是当我将RFECV作为估计器传递给GridSearchCV时，我会收到拟合错误。我发现，将流水线中的模型名称更改为'estimator‘会将错误移动到带有'regression parameter’的管道中，而不是在RFECV中，无论我如何命名该模型都是一个无效参数。我已经使用rfcv.get_para
浏览 27提问于2019-11-03得票数 3
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