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我继续调查管道.我的目标是仅使用管道执行机器学习的每个步骤.使用其他用例更灵活,更容易调整我的管道.所以我做了什么:

• 第1步:填写NaN值
• 第2步:将分类值转换为数字
• 第3步:分类器
• 第4步:GridSearch
• 第5步:添加指标(失败)

这是我的代码:

import pandas as pd
from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.metrics import f1_score


class FillNa(BaseEstimator, TransformerMixin):

    def transform(self, x, y=None):
            non_numerics_columns = x.columns.difference(
                x._get_numeric_data().columns)
            for column in x.columns:
                if column in non_numerics_columns:
                    x.loc[:, column] = x.loc[:, …