1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Gradient Boosting Cực Mạnh với XGBoost
Connected

Bài tập

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.

Hướng dẫn

100 XP
  • Import FeatureUnion từ sklearn.pipeline.
  • Kết hợp kết quả của numeric_imputation_mapper và categorical_imputation_mapper bằng FeatureUnion(), với các tên lần lượt là "num_mapper" và "cat_mapper".