带导入函数的sklearn functiontransformer

Question

我试图把数据处理管道放在一起。其中一个步骤需要应用numpy.stats.boxcox文件在特征上具有特定的lmbda值。我想我应该用FunctionTransformer。我可以让它对没有任何参数的基本函数起作用，但是我不能让它对具有特定lambda的boxcox函数起作用。我认为我没有正确地传递参数（见下文）：

我可以让FunctionTransformer处理一个基本函数：

def plus_one(X):
    return X + 1

b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], np.int32)

plus = FunctionTransformer(plus_one)

x = plus.transform(b)

print('b')
print(b)

print('')
print('b+1')
print(b + 1)

print('')
print('b + 1 by transformer')
print(x)

输出为：

b
[[1 2 3]
 [4 5 6]]

b+1
[[2 3 4]
 [5 6 7]]

b + 1 by transformer
[[2 3 4]
 [5 6 7]]

我无法让它在像boxcox这样更复杂的函数上工作：

from scipy import stats

print('boxcox(b)')
print(stats.boxcox(b, lmbda = 0.21411476060664147))


bc_trans = FunctionTransformer(stats.boxcox(lmbda = 0.21411476060664147))
y = bc_trans.transform(b)

print('')
print('boxcox(b) by transformation')

输出为：

boxcox(b)
[[0.         0.7472251  1.23858159]
 [1.61400018 1.92154649 2.18396975]]
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-111-3615afca78ec> in <module>()
      5 
      6 
----> 7 bc_trans = FunctionTransformer(stats.boxcox(lmbda = 0.21411476060664147))
      8 y = bc_trans.transform(b)
      9 

TypeError: boxcox() missing 1 required positional argument: 'x'

Answer 1

您需要创建一个包装boxcox调用的函数（如示例中的plus_one）。其次，您需要传递函数定义，而不是函数调用。这些代码可以解决您的问题：

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import FunctionTransformer
from scipy import stats


def bx(X):
    return stats.boxcox(X, lmbda=0.21411476060664147)

b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], np.int32)

bc_trans = FunctionTransformer(bx)
y = bc_trans.transform(b)

print('')
print('boxcox(b) by transformation')

注意，上面的代码定义了一个函数bx，并将函数（不是函数调用）传递给FunctionTransformer。一个更具脓性的解决方案是使用局部的。只需添加

from functools import partial

要导入并更改函数定义，请执行以下操作：

bx = partial(stats.boxcox, lmbda=0.21411476060664147)