小编jbo*_*lia的帖子

我正在使用一个sklearn.pipeline.Pipeline对象来进行聚类.

pipe = sklearn.pipeline.Pipeline([('transformer1': transformer1),
                                  ('transformer2': transformer2),
                                  ('clusterer': clusterer)])

然后我通过使用轮廓分数来评估结果.

sil = preprocessing.silhouette_score(X, y)

我想知道如何X从管道获取或转换数据,因为它只返回clusterer.fit_predict(X).

我知道我可以通过将管道拆分为:

pipe = sklearn.pipeline.Pipeline([('transformer1': transformer1),
                                  ('transformer2': transformer2)])

X = pipe.fit_transform(data)
res = clusterer.fit_predict(X)
sil = preprocessing.silhouette_score(X, res)

但我想在一个管道中完成所有工作.