Sklearn管道以添加新功能

Question

说我有一个带有一堆数字特征的数据集。我不确定在模型中使用数字特征的最佳方法是什么，因此我决定对它们应用不同的转换并将这些结果添加到数据集中。这些转换可以是MinMax Scaling，StandardScaling，LogTransform等。

因此，基本上，在原始数据中，我可能只具有特征“ Value_in_Dollars”，并且在完成所有转换之后，我还希望在数据集中具有转换后的特征：

"Value_in_Dollars_MinMax", "Value_in_Dollars_SS", "Value_in_Dollars_Log"

除了原始列。

我知道如何手动执行此操作，但是如何在Sklearn管道中执行此操作？这有可能吗？

Answer 1

使用FeatureUnion，可能还使用ColumnTransformer，例如

union = FeatureUnion([("MinMax", MinMaxScaler()),
                      ("SS", StandardScaler()),
                      ("Log", FunctionTransformer(np.log1p)])
proc = ColumnTransformer([('trylots', union, ['Value_In_Dollars'])],
                         remainder='passthrough')