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详解 Scikit-learn 的 pipeline.FeatureUnion函数：合并特征转换器

  • Post category:Python

sklearn.pipeline.FeatureUnion 函数是 scikit-learn 库中的一个函数，用于将数据预处理的多种方式组合起来，形成一个特征矩阵。此时，多种数据预处理方式可以串行执行，也可以并行执行，以实现复杂的数据预处理工作。

使用 sklearn.pipeline.FeatureUnion 函数时，需要先定义多个数据预处理方式，并把它们放入一个列表中。然后再把这个列表作为参数传递给 FeatureUnion 函数。

FeatureUnion 函数提供了两个主要的参数，分别是 transformer_list 和 n_jobs。其中， transformer_list 是一个列表，包含数据预处理的每一项， n_jobs 是指并行执行的任务数。默认情况下， n_jobs 的值为 1。

下面提供两个使用示例：

示例一：

假设我们要对数据集进行两种数据预处理，一种是归一化（StandardScaler），另一种是把连续性特征转换为离散型特征（KBinsDiscretizer）。这两项数据预处理方式可以被组合为一个特征矩阵。

from sklearn.pipeline import Pipeline, FeatureUnion
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, KBinsDiscretizer
from sklearn.datasets import load_boston

boston = load_boston()

# 定义两项数据预处理方式
scaler = ('scaler', StandardScaler())
discretizer = ('discretizer',KBinsDiscretizer(n_bins=3, encode='ordinal', strategy='uniform'))

# 使用 FeatureUnion 构建 Pipeline
preprocess_pipeline = Pipeline([('union', FeatureUnion([
    scaler,
    discretizer
]))])

# 进行数据预处理
preprocessed_data = preprocess_pipeline.fit_transform(boston.data)

print(preprocessed_data)

示例二：

假设我们有两个数据集，它们的特征数量不同。数据集 A 有 4 个特征，数据集 B 有 3 个特征。我们想要对这两个数据集进行特征矩阵的组合。

from sklearn.pipeline import Pipeline, FeatureUnion
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.datasets import load_breast_cancer, load_diabetes

cancer = load_breast_cancer()
diabetes = load_diabetes()

# 定义两个 Pipeline，分别处理两个数据集
cancer_pipeline = Pipeline([
    ('scaler', StandardScaler())])

diabetes_pipeline = Pipeline([
    ('scaler', StandardScaler())])

# 定义 FeatureUnion，把两个 Pipeline 合并起来
preprocess_pipeline = FeatureUnion([
    ('cancer', cancer_pipeline),
    ('diabetes', diabetes_pipeline)
])

# 拟合并且预处理数据
preprocessed_data = preprocess_pipeline.fit_transform(
    [cancer.data, diabetes.data])

print(preprocessed_data.shape)

以上就是 FeatureUnion 函数的作用与使用方法的完整攻略。通过这个函数，我们可以方便地将各种数据预处理方法组合到一起，实现更为复杂的数据预处理。

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