FeatureUnionで特徴量結合するシンプルな方法 - Qiita

Scikit-LearnのFeatureUnion関数が初見で結構わかりにくかったのでメモしておきます。「Marking imputed values」を見ていて？となり、学習しました。 これは特徴量エンジニアリング時に特徴量を一括処理をしてまとめてくれます。Piplelineモジュールに含まれており、有名なPipeline関数の兄弟みたいなものです。 FeatureUnionの簡易版でmaike_union関数があります。使うときは、どちらがいいか検討すべきですね。 シンプルな使い方 irisデータを読み込み、1列目の「sepal length (cm)」だけをDataframeに設定します。DataFrame化せずにNumpy配列のままでもOKですが、単純に私がNumpy慣れしていないので入れているだけです。 import pandas as pd from sklearn impor

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"FeatureUnion: 特徴量エンジニアリング時に特徴量を一括処理 + Piplelineモジュールに含まれており、有名なPipeline関数の兄弟みたいなもの / FeatureUnionにはn_jobsというパラメータがあり並列処理が可能" 2021