使用 FunctionTransformer 将函数转换为转换器

本文介绍了如何将自定义函数转化为scikit-learn中的transformer，从而在机器学习中进行数据预处理。

核心内容：

• 在机器学习中，使用scikit-learn进行数据预处理可以防止数据泄露，方便对新数据进行预测，并支持使用网格搜索进行预处理参数调优。
• 当需要使用自定义函数进行数据预处理时，可以使用FunctionTransformer将函数转化为transformer。
• FunctionTransformer可以将任何函数转换为transformer，例如NumPy函数和自定义函数。
• 将函数转换为transformer后，可以将其添加到ColumnTransformer中，与其他预处理方法一起使用。

具体步骤：

1. 选择现有的函数或编写自己的函数。
2. 使用FunctionTransformer将函数转换为transformer。
3. 将转换后的transformer添加到ColumnTransformer中，与其他预处理方法一起使用。

示例：

• 使用FunctionTransformer将NumPy函数clip转换为transformer，用于将数据值限制在100到600之间。
• 使用FunctionTransformer将自定义函数转换为transformer，用于对数据帧中的字符串进行切片操作。

总结：

FunctionTransformer可以将自定义函数转化为scikit-learn中的transformer，从而方便地在机器学习中进行数据预处理，并与其他预处理方法进行整合。

想在 ColumnTransformer 或 Pipeline 中进行特征工程？ 1. 选择一个现有的函数（或编写你自己的函数）2. 使用 FunctionTransformer 将其转换为转换器