但是，在一个典型的机器学习工作流中你将需要应用这些变换至少两次。一次是在训练时，另一次是在你要用模型预测新数据时。当然你可以写一个函数来重用这些变换，但是你还是需要首先运行这个函数，然后再调用模型。...可以看到数据中既有分类变量也有数值变量，因此我至少需要应用one-hot编码变换以及某种尺度的缩放。我使用scikit-learn的流水线来执行这些变换，同时应用fit方法进行训练。...在下面的代码中，我创建了一个运用StandardScaler的数值变换器，它同时包含了一个SimpleImputer来填充丢失的值。...这是scikit-learn中的一个相当出色的函数，它有很多选项来定义如何填充丢失值。我选择使用中位数据（median）但是也可能其他选项会有更好的效果。...接下来我创建一个网格搜索对象，它包含了原始的流水线。当我调用fit方法时，就会在网格搜索交叉验证之前首先对数据执行变换。
这个网站包含超过21000个不同的数据集，可以用于机器学习项目。 3. 内置分类器来训练baseline 在为项目开发机器学习模型时，首先创建一个baseline模型是非常有必要的。...这个模型在本质上应该是一个“dummy”模型，比如一个总是预测最频繁出现的类的模型。这就提供了一个基准，用来对你的“智能”模型进行基准测试，这样你就可以确保它的性能比随机结果更好。...管道将工作流中的所有步骤存储为单个实体，可以通过「fit」和「predict」方法调用该实体。在管道对象上调用fit方法时，预处理步骤和模型训练将自动执行。 7....例如，可能有分类数据和连续数据的混合，你可能希望通过one-hot编码将分类数据转换为数字，并缩放数字变量。...Scikit-learn管道有一个名为ColumnTransformer的函数，它允许你通过索引或指定列名来轻松指定要对哪些列应用最适当的预处理。 8.
有现成的分类器来训练基线模型 在开发机器学习模型时，明智的做法是首先创建一个基线模型。这个模型本质上应该是一个“伪”模型，比如总是预测最经常出现的类。...pipeline将工作流中的所有步骤存储为单个实体，可以通过fit和predict方法调用。在pipeline对象上调用fit方法时，将自动执行预处理步骤和模型训练。...使用ColumnTransformer，你可以对不同的特征应用不同的预处理 在许多数据集中，你将拥有不同类型的特征，需要应用不同的预处理步骤。...例如，数据集中可能混合有分类数据和数值数据，你可能希望通过独热编码将分类数据转换为数值数据并缩放数值变量。...你可以简单的输出一个HTML来表示你的pipeline pipeline通常非常复杂，特别是在处理真实数据时。
在机器学习中，我们应该通过在不同的数据集上进行训练和测试来评估我们的模型。train_test_split是一个用于将数据拆分为两个独立数据集的效用函数。...例如，一个用户可能对创建手工制作的特征或者算法感兴趣，那么他可能会对数据进行一些先验假设。在我们的例子中，LogisticRegression使用的求解器期望数据被规范化。...我们使用fit来训练分类器和socre来检查准确性。 然而，调用fit会调用管道中所有变换器的fit_transform方法。...6.异构数据：当您使用数字以外的数据时 到目前为止，我们使用scikit-learn来训练使用数值数据的模型。...因此，我们希望为此目的使用管道。但是，我们还希望对矩阵的不同列进行不同的处理。应使用ColumnTransformer转换器或make_column_transformer函数。
可以看到这个数据集中包含了分类变量和数值变量，所以我们需要对分类变量进行独热编码以及归一化。下面我们将用 scikit-learn pipeline 进行这些转换。...在下面的代码中，我们先是创建了一个数值转换器 numeric_transformer 用 StandardScaler() 进行归一化，同时用 SimpleImputer(strategy='median...') 来填充缺失值。...rf.fit(X_train, y_train) 如果要对新数据进行预测，我们也可以很方便地调用 predict 进行数据预处理和训练分类器。...接下来，我创建一个包含原始 pipeline 的网格搜索对象。这样当我们进行网格搜索时，都会包含数据预处理以及用相应参数创建模型的步骤。
图片 在简单分析与建模时，可以对每个板块进行单独的构建和应用。...这些简单的步骤，大家也可以通过 pandas 之类的外部工具轻松完成。 但是，我们在组装流水线时的想法是在pipeline中集成尽可能多的功能。...在 ColumnTransformer 中，设置了两个新 pipeline：一个用于处理数值型，一个用于类别型处理。...这里我们会采用到一个叫做 im``blearn 的工具库来处理类别非均衡问题，它提供了一系列数据生成与采样的方法来缓解上述问题。 本次选用 SMOTE 采样方法来对少的类别样本进行重采样。...步骤4：构建集成分类器 下一步我们训练多个模型，并使用功能强大的集成模型（投票分类器）来解决当前问题。
如果是比较简单并且通过一个函数可以实现需求的情况，我们可以将函数通过FunctionTransformer进行包装生成可与Sklearn兼容的转换器，然后装进pipeline。...一个典型的场景就是我们上面提到的缩放数据使其呈现正态分布。通常我们会在pipeline以外做额外的处理，但 Sklearn 有一个方法可以同时在管道中处理。...TransformedTargetRegressor是一个专门针对regressor回归器进行转换的类，通过它可以同时将特征X和目标变量y在管道pipeline中做处理。...比如下面的lgb回归的例子，它使用CustomLogTransformer对目标y进行对数缩放，然后拟合回归模型。...这种情况下可以使用QuantileTransformer，它使用分位数的统计指标实现中心化和缩放分布。
值得注意的是，应该保留训练样本的 median 值，测试样本中的缺失值将以此 median 值进行填充。 在 Scikit-Learn 中提供了 Imputer 类，进行缺失值处理。...，还可以直接将字符属性转换为 one-hot 编码： 自定义转换器 虽然 Scikit-Learn 已经提供了许多有用的转换器，但是你仍然可以编写自己的转换器，例如特定属性组合。...对此，Scikit-Learn 提供了一个名为 MinMaxScaler 的转换器。如果希望范围不是 0～1，可以通过调整超参数 feature_range 进行更改。...Scikit-Learn 提供了一个标准化的转换器 StandadScaler。 管道 Pipeline 我们可以把机器学习算法中许多转换操作使用管道 pipeline 统一顺序进行。...Scikit-Learn 正好提供了 Pipeline 来支持这样的转换。
在处理复合特征空间时尤其如此，在复合特征空间中，我们希望对数据集中的不同特征应用不同的转换。...模型构建 我使用的是垃圾短信数据集，可以从UCI机器学习库下载，它包含两列:一列短信文本和一个相应的标签列，包含字符串' Spam '和' ham '，这是我们必须预测的。...然后，在init()方法中包含函数参数作为类属性，并使用将用于转换数据集的函数体覆盖transform()方法。我在下面提供了三个例子。...因此，CountWords.transform()被设计为接受一个序列并返回一个数据流，因为我将使用它作为管道中的第一个转换器。...当我们只使用一个数字列n_words并使用词汇表中的所有单词(即max_features = None)时，可以获得最佳性能。在交叉验证期间，该模型的平衡精度为0.94，在测试集上评估时为0.93。
公众号：尤而小屋编辑：Peter作者：Peter大家好，我是Peter~今天给大家分享如何基于机器学习建模全能包scikit-learn进行特征工程feature-engineering。...特征工程机器学习的特征工程（Feature Engineering）是机器学习项目中一个至关重要的步骤，它涉及从原始数据中提取、选择和转换特征，以便更好地训练机器学习模型。...一起使用，特别是在处理混合类型数据时：from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder from sklearn.compose import ColumnTransformer...3种：Filter：过滤法，不用考虑后续学习器，按照发散性或者相关性对各个特征进行评分，设定阈值或者待选择阈值的个数，选择特征。...先使用某些机器学习的算法和模型进行训练，得到各个特征的权值系数，根据系数从大到小选择特征。我们使用sklearn中的feature_selection库来进行特征选择。
要解决一个机器学习问题，我们不能仅仅通过将算法应用到提供的数据上。比如.fit() 。我们首先需要构建一个数据集。 将原始数据转换为数据集的任务称为特征工程。...为了转换这种数据，我们使用编码。 One-Hot编码 将分类数据转换为列，并将每个惟一的类别作为列值，这是一种One-Hot编码。...我们需要记住，当分类特征的独特类别增加时，维度也会增加。 标签编码 通过为每个类别分配一个唯一的整数值，将分类数据转换为数字，称为标签编码。 比如“喜剧”为0，“恐怖”为1，“浪漫”为2。...当类别是有序的(特定的顺序)时，可以使用这种技术，比如3代表“优秀”，2代表“好”，1代表“坏”。在这种情况下，对类别进行排序是有用的。 下面是要实现标签编码器的代码片段。...标准化的数学公式 这将特征在[-1,1]之间进行缩放 ? ? 原始数据、标准化数据的散点图 在原始数据中，alcohol在[11,15]，malic在[0,6]。在标准化数据中，二者居中于0。
当调用transform时，它使用每个列的这个存储平均值来填充缺失值并返回转换后的数组。 OneHotEncoder原理是类似的。在fit方法中，它会找到每个列的所有唯一值，并再次存储这些值。...在调用transform时，它使用这些存储的惟一值来生成二进制数组。...所有的转换器都存储在named_transformers_ dictionary属性中。 然后使用特征名、含有三项要素的元组中的第一项，来选择特定的转换器。...我们可以使用类转换器对DataFrame的每个部分进行单独转换。.... , 2010. ])], dtype=object) 使用列转换器分别处理所有年份列 现在有一个需要单独处理的列子集，我们可以使用列转换器来执行此操作。
在构建和部署机器学习模型时，最佳好的方法是使它们尽可能的成为端到端的工作，这意味着尝试将大多数与模型相关的数据转换分组到一个对象中。...我将通过一个简单的用例，首先尝试通过采用一个简单的机器学习工作流来解决这个问题，然后我将通过使用Scikit-Learn pipeline来解决这个问题，这样就能看出差异。...方案2：采用Scikit-learn pipeline 现在，让我们尝试使用Scikit-learn pipeline执行相同的操作，我将进行相同的转换并应用相同的算法 建立pipeline的第一步是定义每个转换器...3）列转换器：ColumnTransformer用于将上述转换应用于数据帧中的正确列，我将它们传递给我，这是我在上一节中定义的数字和分类特征的两个列表。...这里没有多次进行拟合和变换，我们使用转换器和最终估计器对整个pipeline进行了一次拟合，并且我们应用了计算分数的方法（score） 以获得模型的准确率。
可以在公众号后台回复“房价”获取两篇文章的数据，代码，PDF文件和思维导图。 认识数据预处理流水线 前面我们使用过sklearn的SimpleImpute类来进行缺失值填充。...自定义转换器 ? 我们在自定义了添加属性转换器类时，继承了TransformerMixin类，该类就有了fit_transform()方法。 调用自定义转换器添加特征 ?...当调用流水线的fit方法时，会在所有转换器上依次调用fit_transform方法，将上一个调用的输出作为参数传递给下一个调用方法。到最后一个估算器时，只会调用fit()方法。...除了自定义选择转换器，新版本的sklearn中也有可以直接使用的ColumnTransformer，这样就省去了自己定义选择器的步骤，代码如下所示，可以看到两种方式的结果是完全一样的（最后一行的代码返回...我们在之前构造了处理对数据集进行预处理的流水线，在测试集上也只需要调用transform方法就可以很方便地转换数据，并最终将模型预测的结果与实际结果进行比较得到测试集上的RMSE。
您将逐渐构建一个转换函数库，可以在将来的项目中重复使用。 您可以在实时系统中使用这些函数，在将新数据馈送到算法之前对其进行转换。...一旦您有了一个经过训练的缩放器，您就可以使用它来transform()任何其他集合，包括验证集，测试集和新数据。...我们只需要构建它，给定回归模型和标签转换器，然后在训练集上拟合它，使用原始未缩放的标签。它将自动使用转换器来缩放标签，并在生成的缩放标签上训练回归模型，就像我们之前做的那样。...当您调用管道的fit()方法时，它会按顺序在所有转换器上调用fit_transform()，将每次调用的输出作为下一次调用的参数，直到达到最终的估计器，对于最终的估计器，它只调用fit()方法。...有一个单一的转换器可以处理所有列，对每一列应用适当的转换会更方便。为此，您可以使用ColumnTransformer。
针对这一数据集，可以使用很多不平衡分类的相关算法完成分类任务。 在本教程中，您将了解如何为数据分布不平衡的成人收入数据集开发分类模型并对其进行评估。...学习本教程后，您将知道： 如何加载和分析数据集，并对如何进行数据预处理和模型选择有一定启发。 如何使用一个稳健的测试工具系统地评估机器学习模型的效能。...我们可以定义一个函数来加载数据集并对目标列进行编码，然后返回所需数据。...具体的，建立一个Pipeline，其中第一步使用ColumnTransformer()函数；第二步使用OneHotEncoder()函数；第三步使用MinMaxScaler函数。...拟合这个模型需要定义ColumnTransformer来对标签数据变量进行编码并缩放连续数据变量，并且在拟合模型之前在训练集上构造一个Pipeline来执行这些变换。
使用MinMaxScaler和其他缩放技术的最佳实践如下： 使用可用的训练数据来安装缩放器。为了标准化，这意味着训练数据将被用于估计最小和最大可观测值。这是通过调用fit()函数完成的。...将缩放应用于训练数据。这意味着你可以使用归一化的数据来训练你的模型。这是通过调用transform()函数完成的。 将缩放应用于前进的数据。这意味着你可以在未来准备新的数据，在其中进行预测。...如果需要，转换是可逆的。这对于将预测转换回其原始比例以进行报告或绘图非常有用。这可以通过调用inverse_transform()函数来完成。 下面是一个归一化数量为10的人为序列的例子。...缩放每个序列。如果你的问题有多个系列，把它们分别作为一个单独的变量来处理，然后分别进行缩放。 在适当的时间进行缩放。在适当的时间应用缩放转换是非常重要的。...进一步阅读 本节列出了一些额外的资源，你不妨在缩放使参考一下。 我应该归一化/标准化/重新调整数据吗？神经网络常见问题。
安装 可以使用pip工具来安装Python sktime库： pip install sktime 安装完成后，就可以开始使用sktime库进行时间序列数据分析了。...时间序列特征提取 在时间序列分析中，特征提取是一个关键的步骤，它可以从原始的时间序列数据中提取有用的特征，用于建模和预测。sktime库提供了丰富的特征提取方法，例如统计特征、频域特征等。...sktime库的特征提取器来从时间序列数据中提取均值和方差等统计特征。...股票价格预测 在金融领域，股票价格预测是一个重要的任务。sktime库可以用于分析历史股票价格数据，并预测未来的股票价格走势。...医疗数据分析 在医疗领域，时间序列数据分析可以用于疾病趋势预测、医疗资源需求预测等任务。sktime库可以帮助医疗专业人士对时间序列数据进行分析和预测。
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