Nghiên cứu tình huống bệnh thận II: Feature Union
Sau khi đã nội suy (impute) riêng cho các cột số và các cột phân loại, nhiệm vụ của bạn bây giờ là dùng FeatureUnion của scikit-learn để nối (concatenate) kết quả của chúng lại. Hai kết quả này nằm trong hai đối tượng transformer riêng biệt - lần lượt là numeric_imputation_mapper và categorical_imputation_mapper.
Bạn có thể đã gặp FeatureUnion trong khóa Machine Learning with the Experts: School Budgets. Cũng giống như với pipeline, bạn phải truyền vào một danh sách các tuple dạng (string, transformer), trong đó phần thứ nhất của mỗi tuple là tên của transformer.
Bài tập này là một phần của khóa học
Gradient Boosting Cực Mạnh với XGBoost
Hướng dẫn bài tập
- Import
FeatureUniontừsklearn.pipeline. - Kết hợp kết quả của
numeric_imputation_mappervàcategorical_imputation_mapperbằngFeatureUnion(), với các tên lần lượt là"num_mapper"và"cat_mapper".
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Import FeatureUnion
from sklearn.pipeline import FeatureUnion
# Combine the numeric and categorical transformations
numeric_categorical_union = ____([
("____", ____),
("____", ____)
])