是否有一个虚拟缩放器不执行任何操作来插入管道?

Sky*_*ker 1 python preprocessor machine-learning scikit-learn

是否有一个虚拟缩放器可以插入不执行任何操作的管道中?IE

# define the SVM model using the RBF kernel
model = Pipeline(steps=[('preprocess', MinMaxScaler()),
                        ('model', SVC(kernel='rbf',
                                      gamma='scale',
                                      probability=True,
                                      class_weight='balanced',
                                      cache_size=1000,
                                      tol=1e-10,
                                      shrinking=True,
                                      decision_function_shape='ovr',
                                      break_ties=False,
                                      C=3.0))])
params =  [{'preprocess': [DummyDoNothingScaler(), MaxAbsScaler(), MinMaxScaler(), StandardScaler()],
            'model__gamma': ['scale', 'auto'],
            'model__C': [1.0, 1.01, 1.015,3.0]
           }]
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

有没有DummyDoNothingScaler

小智 6

我认为 Skywalker 提供了一个非常干净的解决方案,但如果您想创建一些对象来测试,您可以尝试以下操作:

from sklearn.preprocessing import FunctionTransformer

DummyScaler = FunctionTransformer(lambda x: x)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

希望能帮助到你!