有没有办法在 sklearn 管道中链接 pd.cut FunctionTransformer？答案

【问题标题】：Is there a way to chain a pd.cut FunctionTransformer in a sklearn Pipeline?有没有办法在 sklearn 管道中链接 pd.cut FunctionTransformer？
【发布时间】：2020-10-07 22:23:07
【问题描述】：

我正在使用 sklearn 制作 DataFrame 预处理管道并链接各种类型的预处理步骤。

我想链接 SimpleImputer 变压器和 FunctionTransformer 应用 pd.qcut（或 pd.cut），但我不断收到以下错误：

ValueError: 输入数组必须是一维的

这是我的代码：

from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.preprocessing import FunctionTransformer

class FeatureSelector(BaseEstimator, TransformerMixin):
    def __init__(self, features):
        self._features = features

    def fit(self, X, y=None):
        return self

    def transform(self, X, y=None):
        return X[self._features]

fare_transformer = Pipeline([
    ('fare_selector', FeatureSelector(['Fare'])),
    ('fare_imputer', SimpleImputer(strategy='median')),
    ('fare_bands', FunctionTransformer(func=pd.qcut, kw_args={'q': 5}))
])

如果我简单地将FeatureSelector 转换器和FunctionTransformer 与pd.qcut 链接并省略SimpleImputer，也会发生同样的情况：

fare_transformer = Pipeline([
    ('fare_selector', FeatureSelector(['Fare'])),
    ('fare_bands', FunctionTransformer(func=pd.qcut, kw_args={'q': 5}))
])

我广泛搜索了 stackoverflow 和 google，但找不到解决此问题的方法。在这里的任何帮助将不胜感激！

【问题讨论】：

标签： python pandas scikit-learn pipeline

【解决方案1】：

sklearn 已经有这样的转换器，KBinsDiscretizer（匹配pd.qcut，使用strategy='quantile'）。它的主要区别在于transforms 测试数据的方式：FunctionTransformer 版本将“重新调整”分位数，而内置的KBinsDiscretizer 将保存分位数统计信息以对测试数据进行分箱。正如@m_power 在评论中指出的那样，它们在 bin 边缘附近以及转换后数据的格式也有所不同。

但要具体解决该错误：这意味着您的函数 qcut 仅适用于一维数组，而 FunctionTransformer 发送整个数据帧。您可以在 qcut 周围定义一个薄包装器来完成这项工作，例如

def frame_qcut(X, y=None, q=10):
    return X.apply(pd.qcut, axis=0, q=q)

（假设您将获得一个数据框。）

【讨论】：

感谢您的及时回复。通过使用 FeatureSelector 从我的 DataFrame 中选择“Fare”列，我以为我正在为 FunctionTransformer 提供一个应该与 pd.qcut 一起使用的熊猫系列，例如pd.qcut(df['Fare'], q=5)
@LazyEval 在管道中的FeatureSelector 参数中将['Fare'] 替换为'Fare' 将以这种方式工作：X[['Fare']] 是一个数据框，但X['Fare'] 是一个系列，这将在qcut 工作。这适用于您的第二个更简单的管道，但会在第一个中失败，因为现在 SimpleImputer 将抱怨一维输入。
哦，好吧，我什至没有真正想过 X['Fare'] 和 X[['Fare']] 之间的区别......我傻了。谢谢！
当应用于一个简单的一维数组（例如np.random.rand(10,1)）时，quantile KBinsDiscretizer 和 pd.qcut 没有得到相同的结果。根据您的说法，两种解决方案应该是相同的。
@m_power，数学内容是一样的（虽然我可以理解由于插值造成的细微差异，但我在你这样的随机示例中没有发现任何差异），只是格式不同。 KBinsDiscretizer 的 bin_edges_ 匹配 qcut 的第二个可选输出 bins 随机示例。 qcut 将输出作为间隔返回，而KBinsDiscretizer 将编码返回为 one-hot 或 ordinal。