Scikit-Learn 四个神级处理数据的技巧

主要观点总结

本文主要介绍了使用scikit-learn库中的Pipeline、ColumnTransformer、FeatureUnion和FunctionTransformer等工具进行数据处理和特征工程的流程。文章详细解释了这些工具的使用方法和应用场景，包括如何定义预处理步骤、如何应用转换器到数据集中，以及如何处理异构数据类型和并行应用多个转换。此外，文章还提到了如何保存和加载预处理管道，以便在未来的工作中重复使用。最后，文章强调了这些工具在机器学习工作流程中的重要作用。

关键观点总结

关键观点1: Pipeline

提供了一种快速方法，按顺序将不同的预处理转换器应用于数据。

关键观点2: ColumnTransformer

是一种很好的方法，可以按顺序将单独的预处理步骤应用于不同的特征子集。

关键观点3: FeatureUnion

能够并行应用不同的预处理转换。

关键观点4: FunctionTransformer

提供一种超级简单的方法来编写自定义特征工程函数并将其集成到管道中。

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