特征的预处理方式有多个，如何同时处理？

来源：4-8 scikit-learn中的Scaler

jun_0120_cn

2018-01-13

特征有 x1,x2,x3,x4,x5，其中x1,x2需要做标准化处理，x3,x4,x5是要做One-hot-encoder。

这种情况下代码如何做？用Pipeline管道呢？

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1回答

liuyubobobo

2018-01-14

已采纳

很好的问题。由于这个问题主要讲解机器学习算法，所以对于特征预处理没有进行特别讲解，尤其是one-hot-encoder根本没有进行提及。

一种方式是对于这种数据，封装自己的预处理类。具体过程也很简单：首先将整个数据拆成两张表，t1包括x1, x2两列的所有数据，t2包括x3,x4,x5三列的所有数据。之后，对t1做标准化处理，得到t1'；t2做one-hot-encoder，得到t2'。最后t1'和t2'合并得到最终的数据结果即为对数据进行预处理的结果。

如果想使用scikit-learn的体系进行处理，此时不能只是用Pipeline，因为对这两类特征的处理是并行的关系，不是顺序的关系。还需要使用FeatureUnion。感兴趣的话可以在网上搜索一下相关使用方式。文档见这里：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.pipeline.FeatureUnion.html

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