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    1 线性模型

    1.1 线性模型

    1.10 决策树

    6.1 pipelines 与复合estimators

    6.1.1 pipeline

    6.1.1.1 Usage

    6.1.1.1.1 创建

    Pipeline()或 make_pipeline

    6.1.1.1.2 访问步骤

    pipe.steps[0]

    6.1.1.1.3 嵌套参数

    __

    6.1.1.2 笔记

    6.1.1.3 缓存transformers

    6.3 数据处理

    6.3.1标准化,去均值和方差缩放

    1. processing.scale() 标准化
    2. StandardScaler().fit(train)获得变换器,可以应用到测试集scaler.transform(test)

    6.3.1.1 缩放到固定range 可以MinMaxScaler或MaxAbsScaler

    6.3.1.2 缩放稀疏数据

    稀疏数据可以用MaxAbsScaler 以及 StandardScaler(但是需要with_mean=False)

    6.3.1.3 带着离群值缩放

    可以用RobustScaler

    6.3.1.4 中心化核矩阵

    KernelCenter

    6.3.2 非线性变换

    6.3.2.1 映射到均匀分布 分位点变换QuantileTransformer 没看懂

    6.3.2.2 映射到高斯分布

    PowerTransformer提供两个变换

    1. Yeo-Johnson 变换
    2. Box-Cox 变换 智能用于正整数

    6.3.3 正则化 这个也没太看懂

    6.3.4 编码类特征

    1. OrdinalEncoder 序号编码
    2. OneHotEncoder(categories=[])
      drop 参数没看懂

    6.3.5 离散化

    6.3.5.1 K-装箱离散

    preprocessing.KBinsDiscretizer(n_bins=[],encode='ordinal')

    6.3.5.2 特征二值化

    preprocessing.Binarizer(threshold=1.1).fit(X)

    6.3.6 操作缺失数据

    6.3.7 生成交叉特征

    poly = PolynomialFeatures(2)
    poly.fit_transform(X)
    

    6.3.8 Custom transformers

    transformer = FunctionTransformer(np.log1p, validate=True)

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