Pythonのsklearnメソッド　compose

2024年6月8日

scikit-learn（sklearn）のcomposeモジュールは、モデルのパイプラインを構築するために使用するクラスや関数を提供します。モデルのパイプラインは、データの前処理、特徴量の選択、モデルの組み合わせ、スタッキングなど、さまざまなタスクを組み合わせるために役立ちます。composeモジュールに含まれるクラスや関数を使って、複雑な機械学習ワークフローを簡単に構築できます。

以下は、composeモジュールで提供されている主要なクラスと関数の一部です：

1. ColumnTransformer: ColumnTransformerクラスは、異なる列に異なる変換を適用するためのものです。例えば、数値特徴量にはスケーリングを適用し、カテゴリカル特徴量にはエンコーディングを適用する場合に使用します。

2. TransformedTargetRegressor: TransformedTargetRegressorクラスは、目的変数に対して変換を適用することで、回帰モデルを構築します。目的変数の変換は、回帰問題で特に有用です。

3. TransfomerMixin: カスタムデータ変換器を作成するための基本クラスです。ColumnTransformerやTransformedTargetRegressorなど、データ変換を行うクラスをカスタマイズする際に使用されます。

4. StackingClassifierおよびStackingRegressor: スタッキングアンサンブルを実装するためのクラスです。複数のベースモデルを組み合わせて、最終モデルを構築します。

5. make_column_transformer: ColumnTransformerを簡単に作成するための関数です。特定の変換器と列のマッピングを指定して、ColumnTransformerを構築します。

6. make_column_selector: 列の選択条件を指定して列を選択するための関数です。ColumnTransformer内で特定の列を選択するのに役立ちます。

composeモジュールのクラスや関数を使用することで、データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデルの組み合わせ、アンサンブルなど、機械学習ワークフローを効果的に管理できます。これにより、モデルの構築と評価を簡素化し、再利用可能なパイプラインを作成できます。