一、數據集變換步驟

sklearn中的transformer類，有fit和transform函數

二、Pipline(管道機制)

1. Pipline方法

Pipline將多個estimator級聯成一個estimator。這樣做考慮了數據處理一系列前后相繼的固定流。比如feature extraction ——> normalization ——> classification

• convience 只需調用一次fit和predict就可以在數據集上訓練一組estimators
• 聯合參數選擇（joint parameter selection） 添加grid search
  
  
  

2. make_pipline方法

三、FeatureUnion

3.1 基本介紹

3.2 用法(與Pipline類似)

設定參數

四、特征抽取(Feature Extraction)

4.1 Loading Features from Dicts

DictVectorizer

4.2 Features hashing

4.3 Text Feature Extraction

總結

以上是生活随笔為你收集整理的sklearn数据集变换的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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