如何在scikit学习列选择器管道中只选择几个列？
如何在scikit学习列选择器管道中只选择几个列？
提问于 2020-06-17 03:30:47
我正在读有关列转换器的scikitlearn教程。给定的示（https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.compose.make_column_selector.html#sklearn.compose.make_column_selector)工作，但当我尝试只选择几列时，它给出了错误。
MWE
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
from sklearn.compose import make_column_transformer
from sklearn.compose import make_column_selector
df = sns.load_dataset('tips')
mycols = ['tip','sex']
ct = make_column_transformer(make_column_selector(pattern=mycols)
ct.fit_transform(df)必填项
我只希望在输出中包含选择列。
注意
当然，我知道我能做到df[mycols]，我正在寻找scikit学习管道的例子。
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2020-06-17 03:50:21
如果你不介意的话mlxtend，它有内置的变压器。
使用mlxtend
from mlxtend.feature_selection import ColumnSelector
pipe = ColumnSelector(mycols)
pipe.fit_transform(df)使用sklearn
from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin
from sklearn.pipeline import Pipeline
class FeatureSelector(BaseEstimator, TransformerMixin):
def __init__(self, columns):
self.columns = columns
def fit(self, X, y=None):
return self
def transform(self, X, y=None):
return X[self.columns]
pipeline = Pipeline([('selector', FeatureSelector(columns=mycols))
])
pipeline.fit_transform(df)[:5]Stack Overflow用户
发布于 2021-02-26 01:19:18
我可能来晚了一点，但您也可以使用sklearn's来选择列ColumnTranformer()通过将转换器设置为"passthrough“，并remainder='drop':
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.pipeline import Pipeline
pipe = Pipeline([
("selector", ColumnTransformer([
("selector", "passthrough", mycols)
], remainder="drop"))
])页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/62416223
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