make_union#

sklearn.pipeline.make_union(*преобразователи, n_jobs=None, verbose=False, verbose_feature_names_out=True)[источник]#

Создать FeatureUnion из заданных преобразователей.

Это сокращение для FeatureUnion конструктор; он не требует и не разрешает именования преобразователей. Вместо этого им будут автоматически присвоены имена на основе их типов. Он также не позволяет взвешивание.

Параметры:
*трансформерысписок оценщиков

Один или несколько оценщиков.

n_jobsint, default=None

Количество параллельно выполняемых задач. None означает 1, если только не в joblib.parallel_backend контекст. -1 означает использование всех процессоров. См. Глоссарий для получения дополнительной информации.

Изменено в версии v0.20: n_jobs значение по умолчанию изменено с 1 на None.

verbosebool, по умолчанию=False

Если True, затраченное время на обучение каждого преобразователя будет выводиться по завершении.

verbose_feature_names_outbool, по умолчанию=True

Если True, имена признаков, сгенерированные get_feature_names_out будет включать префиксы, производные от имён трансформеров.

Возвращает:
fFeatureUnion

A FeatureUnion объект для объединения результатов нескольких объектов-трансформеров.

Смотрите также

FeatureUnion

Класс для объединения результатов нескольких объектов-трансформеров.

Примеры

>>> from sklearn.decomposition import PCA, TruncatedSVD
>>> from sklearn.pipeline import make_union
>>> make_union(PCA(), TruncatedSVD())
 FeatureUnion(transformer_list=[('pca', PCA()),
                               ('truncatedsvd', TruncatedSVD())])
На этой странице