Sklearn 转换器：如何解决输出多余列的问题？

Sklearn 转换器：解决输出多余列问题

在机器学习中，使用转换器对数据进行预处理是至关重要的。Sklearn 提供了广泛的转换器，使我们能够轻松地处理各种数据类型。但是，在使用这些转换器时，我们有时会遇到意外的问题，例如输出中出现额外的、未经转换的列。

问题：输出额外列

当我们使用 ColumnTransformer 对数据进行预处理时，可能会遇到此问题。ColumnTransformer 允许我们对不同列应用不同的转换器。如果我们错误地应用了转换器，则可能会导致输出中出现额外列，其中某些列没有经过转换。

解决方案

解决此问题的关键在于正确指定转换器。在 ColumnTransformer 中，我们使用 transformers 参数来指定要应用的转换器及其对应的列。每个转换器指定一个元组，其中包含以下元素：

• 列或列列表（字符串或列表）
• 转换器
• 转换器应应用于的列（字符串或列表）

在错误的情况下，我们可能将 SimpleImputer 应用于分类变量，或者将 OneHotEncoder 应用于数值变量。这会导致输出中出现额外的列，其中某些列没有经过转换。

示例

以下是一个示例，说明如何使用 ColumnTransformer 正确应用转换器：

from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.impute import SimpleImputer

numerical = ['age', 'trestbps', 'chol', 'thalach']
categorical = ['sex', 'cp', 'fbs', 'restecg', 'exang', 'slope', 'ca', 'thal']

t = [('num', MinMaxScaler(), numerical), ('cat', OneHotEncoder(), categorical)]
column_transforms = ColumnTransformer(transformers=t)

result = column_transforms.fit_transform(dataframe)

在上面的示例中，我们正确地将 MinMaxScaler 应用于数值列，而将 OneHotEncoder 应用于分类列。这将确保输出中没有额外的、未经转换的列。

结论

当使用 ColumnTransformer 对数据进行预处理时，正确指定转换器至关重要。通过确保将每个转换器应用于正确的列，我们可以避免输出中出现额外、未经转换的列。这将有助于确保我们的机器学习模型使用高质量、正确预处理的数据。

常见问题解答

1. 为什么我的输出中会出现额外列？

这可能是由于错误地应用了转换器。请检查 ColumnTransformer 的 transformers 参数，并确保将每个转换器应用于正确的列。

2. 如何避免输出中出现额外列？

请遵循本博客文章中概述的步骤。正确指定转换器，并确保将每个转换器应用于正确的列。

3. 如何处理输出中额外的未经转换的列？

您可以使用 select_dtypes() 方法从输出中选择已转换的列。或者，您可以使用 drop() 方法删除未经转换的列。

4. ColumnTransformer 提供哪些其他功能？

ColumnTransformer 允许您对不同列应用不同的转换器。它还可以处理缺失值和处理类别变量。

5. 在使用 ColumnTransformer 时我应该注意什么？

请确保转换器与要转换的列类型兼容。例如，您不能将 SimpleImputer 应用于分类列。