sklearn——pipeline.py文件解读

最新推荐文章于 2025-11-03 22:48:01 发布
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博客介绍了pipeline模块，该模块可通过建立一系列转化和算法形成复合算法。其主要组成部分有Pipeline类（管道）、make_pipeline函数、FeatureUnion类（联合特征）以及make_union函数。

The :mod:sklearn.pipeline module implements utilities to build a composite
estimator, as a chain of transforms and estimators.

pipeline模块通过建立一系列的转化和算法，形成一个复合的算法。主要组成部分包括：

  • class Pipeline(_BaseComposition) 管道
  • def make_pipeline(*steps, **kwargs)
  • class FeatureUnion(_BaseComposition, TransformerMixin) 联合特征
  • def make_union(*transformers, **kwargs)

未完待续

MiaL
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<think>这个错误是因为在SimpleImputer中使用'mean'策略时，数据中包含非数值类型（字符串）的列。 我们需要先确保所有特征都是数值类型，或者对分类特征进行编码转换。 解决方案： 1. 检查数据中非数值列，并将其转换为数值（例如通过独热编码或标签编码）。 2. 或者，在填充缺失值之前先进行编码（但注意：缺失值可能出现在分类特征中，所以需要先处理缺失值？这里有一个循环依赖问题，通常的做法是：先分离数值和非数值列，然后分别处理缺失值，再进行编码）。 然而，Lasso本身要求输入是数值型。因此，我们需要将分类特征转换为数值。 修改计划： 步骤1：读取数据后，分离特征和标签。 步骤2：将特征分为数值特征和分类特征（通过数据类型判断）。 步骤3：对数值特征用均值（或中位数）填充缺失值，对分类特征用众数（或指定常量）填充缺失值。 步骤4：对分类特征进行编码（独热编码或标签编码，但注意Lasso对于高基数分类特征可能不太稳定，且独热编码会增加特征维度）。 步骤5：将处理后的数值特征和编码后的分类特征合并。 步骤6：标准化特征（可选，但Lasso通常需要标准化，因为正则化对特征尺度敏感）。 步骤7：使用LassoCV进行特征选择。 但是，由于我们使用了管道，我们可以使用ColumnTransformer来处理不同的列。 另一种方案：如果数据中确实有非数值特征，而我们的任务要求必须使用Lasso，那么我们需要将这些特征转换为数值。如果这些特征是分类特征，则进行编码；如果是文本特征，则需要更复杂的处理（但题目没有说明，我们假设是分类特征）。 这里我们使用ColumnTransformer来分别处理数值和分类特征。 注意：如果数据量很大，独热编码可能会导致特征维度爆炸。我们可以考虑使用其他编码方式（如目标编码），但这里为了简单，使用独热编码。 修改后的代码： 步骤： 1. 分离特征和标签 2. 将特征分为数值特征和分类特征（通过数据类型判断） 3. 创建两个转换器管道：一个用于数值特征（填充+标准化），一个用于分类特征（填充+独热编码） 4. 使用ColumnTransformer组合 5. 然后连接LassoCV 但是注意：ColumnTransformer的输出是一个矩阵，特征名称会改变（独热编码后特征名会扩展），所以我们需要记录特征名称以便后续输出。 由于我们最终需要知道哪些特征被选中，而独热编码后的特征名是组合的，所以我们需要从ColumnTransformer中获取特征名称。 另外，由于LassoCV在独热编码后可能会选择某个类别的虚拟变量（而不是整个分类特征），所以解释结果时需要注意。 如果希望按原始分类特征进行选择（即整个特征是否重要），我们可以这样做：如果一个分类特征的任何一个虚拟变量被选中，则认为该原始特征被选中。但这样会丢失细节（具体哪个类别重要）。这里根据需求选择。 考虑到后续输出到Excel，我们可能需要保留独热编码后的特征选择结果，但也可以进行汇总。 这里我们按独热编码后的结果输出，因为这样能保留更详细的信息。 但是，由于我们使用了管道，获取特征名称需要额外步骤。 实现： 我们将使用ColumnTransformer，然后创建一个包含所有特征名称的列表。 由于独热编码会扩展特征，我们可以通过ColumnTransformer的get_feature_names_out方法来获取处理后的特征名称。 修改后的代码： 注意：由于LassoCV在管道中，我们需要在整个管道拟合之后才能获取系数，然后根据系数不为0的特征索引找到对应的特征名称。 具体步骤： 1. 定义预处理管道（使用ColumnTransformer分别处理数值和分类特征） 2. 将预处理和LassoCV组合成新管道 3. 拟合管道 4. 从LassoCV模型中获取系数，然后根据非零系数得到特征名称（通过ColumnTransformer的get_feature_names_out） 但是，在管道中，ColumnTransformer在拟合之后才能输出特征名称，所以我们可以在拟合后获取特征名称。 代码调整： 由于我们使用make_pipeline，管道步骤的名称是自动生成的，所以我们需要通过索引或名称获取ColumnTransformer步骤。 另一种方式：我们拆分管道，先进行预处理，然后获取特征名称，再训练LassoCV。但这样会破坏管道的封装，交叉验证时会有数据泄露风险。因此，我们使用管道，但拟合后从管道中提取ColumnTransformer，然后获取特征名称。 修改后的代码： 我们将使用命名步骤，这样更容易访问。 由于ColumnTransformer在管道中，我们可以在拟合后通过步骤名称获取它。 但是，我们使用make_pipeline不会自动命名，所以我们可以使用Pipeline并指定步骤名称。 详细步骤： 1. 定义数值特征和分类特征的转换器 2. 使用ColumnTransformer组合，并指定名称 3. 创建包含ColumnTransformer和LassoCV的管道 4. 拟合 5. 从管道中获取ColumnTransformer，然后调用get_feature_names_out获取所有特征名称 6. 从LassoCV步骤中获取系数，选择非零系数的特征 但是注意：在交叉验证中，特征选择是在整个预处理后的数据上进行的，所以这样是安全的。 代码实现： 假设我们的特征中有数值型和分类型。我们首先自动识别分类特征：即数据类型为'object'或'category'的列。 注意：可能有些数值型特征被误读为字符串，所以最好先检查数据。但这里我们按照数据类型自动判断。 如果数据中没有分类特征，则跳过分类转换器。 我们使用以下方法： 数值特征：填充缺失值+标准化 分类特征：填充缺失值（用众数）+独热编码 代码： 由于错误信息中出现了字符串'v3.1.0'，说明该列是字符串类型，我们将其视为分类特征。 修改后的完整代码（包括输出到Excel）：</think>这个错误表明您的数据中包含非数值类型（如字符串），而`SimpleImputer`的`mean`策略只能处理数值数据。让我们修改代码，使其能正确处理混合数据类型（数值和分类特征）： ```python import pandas as pd import numpy as np from sklearn.compose import ColumnTransformer from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.impute import SimpleImputer from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder from sklearn.linear_model import LassoCV from sklearn.model_selection import KFold import openpyxl from sklearn.exceptions import ConvergenceWarning import warnings # 忽略Lasso收敛警告 warnings.filterwarnings("ignore", category=ConvergenceWarning) # 1. 读取数据 df = pd.read_excel('F.xlsx') # 2. 分离特征和标签 X = df.iloc[:, :-1] # 所有特征列 y = df.iloc[:, -1] # 最后一列是类别标签View # 3. 自动识别数值和分类特征 numeric_features = X.select_dtypes(include=['int64', 'float64']).columns.tolist() categorical_features = X.select_dtypes(include=['object', 'category']).columns.tolist() print(f"检测到数值特征: {len(numeric_features)}个") print(f"检测到分类特征: {len(categorical_features)}个") # 4. 创建预处理转换器 preprocessor = ColumnTransformer( transformers=[ ('num', Pipeline(steps=[ ('imputer', SimpleImputer(strategy='median')), # 数值特征用中位数填充 ('scaler', StandardScaler()) # 标准化 ]), numeric_features), ('cat', Pipeline(steps=[ ('imputer', SimpleImputer(strategy='most_frequent')), # 分类特征用众数填充 ('onehot', OneHotEncoder(handle_unknown='ignore')) # 独热编码 ]), categorical_features) ]) # 5. 创建完整管道 pipeline = Pipeline(steps=[ ('preprocessor', preprocessor), ('lassocv', LassoCV(cv=5, random_state=42, max_iter=10000)) # 增加最大迭代次数 ]) # 6. 训练模型 pipeline.fit(X, y) lasso_model = pipeline.named_steps['lassocv'] # 7. 获取特征名称（包括独热编码后的分类特征） # 获取数值特征名称 numeric_feature_names = numeric_features # 获取分类特征名称（独热编码后） if categorical_features: cat_encoder = pipeline.named_steps['preprocessor'].named_transformers_['cat'].named_steps['onehot'] cat_feature_names = cat_encoder.get_feature_names_out(categorical_features).tolist() else: cat_feature_names = [] # 合并所有特征名称 all_feature_names = numeric_feature_names + cat_feature_names # 8. 提取重要特征和系数 feature_coefs = lasso_model.coef_ selected_features = np.where(np.abs(feature_coefs) > 0.001)[0] # 使用小阈值避免浮点误差 selected_feature_names = [all_feature_names[i] for i in selected_features] selected_coefs = feature_coefs[selected_features] # 9. 创建结果DataFrame results_df = pd.DataFrame({ '特征名称': selected_feature_names, 'Lasso系数': selected_coefs, '系数绝对值': np.abs(selected_coefs) }).sort_values(by='系数绝对值', ascending=False) # 10. 添加模型信息表 model_info = pd.DataFrame({ '指标': ['最佳alpha', '筛选特征数', '原始特征数', '交叉验证折数', '最大迭代次数'], '值': [lasso_model.alpha_, len(selected_features), len(all_feature_names), 5, 10000] }) # 11. 导出到Excel with pd.ExcelWriter('特征筛选结果.xlsx') as writer: # 特征筛选结果表 results_df.to_excel(writer, sheet_name='重要特征', index=False) # 模型信息表 model_info.to_excel(writer, sheet_name='模型信息', index=False) # 原始数据表（带筛选标记） df_out = df.copy() # 标记原始特征是否被选中 for col in df_out.columns[:-1]: if col in selected_feature_names or any(s.startswith(col + '_') for s in selected_feature_names): df_out[col + '_选中'] = '是' else: df_out[col + '_选中'] = '否' df_out.to_excel(writer, sheet_name='原始数据', index=False) # 获取Excel工作簿和工作表对象 workbook = writer.book worksheet = writer.sheets['重要特征'] # 设置列宽 worksheet.column_dimensions['A'].width = 35 worksheet.column_dimensions['B'].width = 15 worksheet.column_dimensions['C'].width = 15 # 添加条件格式 red_fill = openpyxl.styles.PatternFill(start_color='FFC7CE', end_color='FFC7CE', fill_type='solid') green_fill = openpyxl.styles.PatternFill(start_color='C6EFCE', end_color='C6EFCE', fill_type='solid') for row in range(2, len(results_df) + 2): cell = worksheet[f'B{row}'] if cell.value > 0: cell.fill = green_fill elif cell.value < 0: cell.fill = red_fill print("="*50) print(f"结果已成功导出到: 特征筛选结果.xlsx") print(f"包含三个工作表: 1.重要特征 2.模型信息 3.原始数据") print(f"筛选出 {len(selected_features)} 个重要特征（共 {len(all_feature_names)} 个特征）") print(f"最佳正则化参数 alpha: {lasso_model.alpha_:.6f}") print("="*50) ``` ### 问题修复说明： 1. **数据类型处理**： - 使用`select_dtypes`自动识别数值特征和分类特征 - 数值特征：`int64`和`float64`类型 - 分类特征：`object`和`category`类型 2. **分别处理不同特征类型**： - 数值特征： - 使用`median`策略填充缺失值（对异常值更鲁棒） - 标准化处理（`StandardScaler`） - 分类特征： - 使用`most_frequent`策略填充缺失值（众数填充） - 独热编码（`OneHotEncoder`）转换为数值形式 3. **特征名称处理**： - 自动获取独热编码后的特征名称（格式：`原特征名_类别值`） - 合并所有特征名称用于结果输出 4. **Lasso优化**： - 增加`max_iter=10000`确保收敛 - 添加`ConvergenceWarning`忽略避免警告干扰 - 使用小阈值(0.001)而非严格零避免浮点误差 5. **结果标记优化**： - 在原始数据表中为每个特征添加`_选中`列 - 智能识别分类特征是否被选中（检查特征名前缀） ### 使用说明： 1. **安装必要库**： ```bash pip install pandas numpy scikit-learn openpyxl ``` 2. **处理特殊值**： - 如果数据中有特殊字符串（如'v3.1.0'），会被识别为分类特征 - 每个唯一值会生成一个新的独热编码特征 3. **结果解读**： - 分类特征会以`原特征名_类别值`形式显示 - 系数正负表示特征与目标的正/负相关性 - 系数绝对值大小表示特征重要性 4. **自定义选项**： - 调整阈值：修改`np.abs(feature_coefs) > 0.001`中的0.001 - 更改填充策略：修改`SimpleImputer`的`strategy`参数 - 增加迭代次数：修改`max_iter`值（如果收敛困难） ### 输出示例： ``` ================================================== 结果已成功导出到: 特征筛选结果.xlsx 包含三个工作表: 1.重要特征 2.模型信息 3.原始数据 筛选出 12 个重要特征（共 45 个特征） 最佳正则化参数 alpha: 0.023145 ================================================== ```
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