如何创建一个应用 z-score 和交叉验证的 scikit-learn 管道？

Posted 2023-03-12

【中文标题】如何创建一个应用 z-score 和交叉验证的 scikit-learn 管道？

【英文标题】：How to create a scikit-learn pipeline that applies z-score and cross-validation?

【发布时间】：2020-09-04 07:43:11

【问题描述】：

我正在尝试在交叉验证的每个步骤中标准化我的数据，我遇到了这个question

按照建议，我查看了 scikit-learn 文档并找到了这个示例：

from sklearn.pipeline import make_pipeline
clf = make_pipeline(preprocessing.StandardScaler(), svm.SVC(C=1))
cross_val_score(clf, X, y, cv=cv)

这看起来确实像我想要实现的，但是，我的意图是使用 z-scorer 而不是 StandardScaler，所以我尝试了这个：

clf = make_pipeline(stats.zscore(), DecisionTreeClassifier())

但我收到一条错误消息：

TypeError: zscore() missing 1 required positional argument: 'a'

zscore() 的参数应该是什么？

【参考方案1】：

欢迎来到堆栈溢出！在sklearn 管道中有几种使用自定义功能的方法——我认为FunctionTransformer 可能适合您的情况。

创建一个使用zscore 的转换器并将转换器传递给make_pipeline，而不是直接调用zscore。

我希望这会有所帮助！

【讨论】：

这正是我想要的，非常感谢！