问题描述
我正在学习有关熊猫的管道和要素联合的信息。 我了解管道的工作原理，这有助于将一系列转换应用于给定的数据集。 但是，我对要素联合感到困惑。 我已经看过 ，上面说变压器是并联使用的，然后将结果串联起来。
我对此感到怀疑，是将所有变形器应用于整个数据集，还是仅将不同的变形器应用于所选要素？ 如果对于整个数据集，我们如何将结果连接起来？ 此外，是否有任何我应该使用FeatureUnion的常规用例？
1楼
当您想对FeatureUnion应用不同类型的转换时，将使用FeatureUnion 。
可能是对于同一组功能，您想要应用多种类型的转换，并希望将所有这些转换的组合用作新功能。
的解释应该给您一些想法。
我认为您在阅读当前版本文档后感到困惑。
以前FeatureUnion在版本0.20中用于执行ColumnTransformer操作。
在这里比较最新的示例：
此处带有先前版本的文档：
您会注意到相似之处。
您可以尝试在Stackoverflow上搜索以找到FeatureUnion的不同用例。 如果仍然不满意，请随时提出更多具体问题。 知道要对数据集做什么可能会有所帮助。
更新评论 ：
功能数量可能会增加或减少。
如果您不保留原始特征， FeatureUnion将不会保留它们。
举个例子：
estimators = [('linear_pca', PCA(n_components=5)),
('kernel_pca', KernelPCA(n_components=10))]
combined = FeatureUnion(estimators)
假设原始数据具有100个功能。 上面的FeatureUnion将仅返回15个新功能。
PCA将获得您所有的100个功能并将其转换为仅保留5个组件，这些组件将返回给FeatureUnion。
同样，KernelPCA还将获得所有100个功能，并在转换后的数据中保留10个组件。
然后，FeatureUnion会串联这5个和10个功能，以向您返回15个新功能。