sklearnのPipeline,(SelectFromModel, GridSearchCV)の利用法、実装を覚書Pythonsklearn scikit-learnで特徴量選択や予測モデルはPipelineを用いて、連結して処理ができる ただ、Pipelineは連結処理を隠してしまうのでどう処理されるのかチェックした内容を覚書 まずPipelineの前提として Pipeline(model_1, model_2, model_3, model_4)と様々なモデルを渡すことができるが、 ・最終モデル(この例ではmodel_4)は.fitのみが必要 ・途中のモデル(model_1,2,3)は.fitと.transformが必要 この前提を満たしていれば、sklearn以外のモデル(XGBoost, LightGBM)もpipeline化できる。 ハイパーパラメータ最適化(GridSearc
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