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

问题描述

我试图在交叉验证的每一步标准化我的数据，我遇到了这个问题

按照建议，我去了 scikit-learn 文档并找到了这个例子：

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目标，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())

但我收到一个错误说：

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

zscore() 的参数应该是什么？

标签： pythonscikit-learndata-sciencepipelinecross-validation

解决方案

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

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

我希望这有帮助！

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