Python机器学习手册：从数据预处理到深度学习

220

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第

12

章

模型选择

12.4

　将数据预处理加入模型选择过程

问题描述

将数据预处理步骤纳入模型选择过程。

解决方案

创建一个包含数据预处理步骤及其参数的流水线 ：

#

加载库

import numpy as np

from sklearn import datasets

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

from sklearn.pipeline import Pipeline, FeatureUnion

from sklearn.decomposition import PCA

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

#

设置随机数种子

np.random.seed(0)

#

加载数据

iris = datasets.load_iris()

features = iris.data

target = iris.target

#

创建一个包含

StandardScaler

和

PCA

的预处理对象

preprocess = FeatureUnion([("std", StandardScaler()), ("pca", PCA())])

#

创建一个流水线

pipe = Pipeline([("preprocess", ...