【Python机器学习】零基础掌握TransformedTargetRegressor预处理组件

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【Python机器学习】零基础掌握TransformedTargetRegressor预处理组件

如何对不同类型的数据进行预处理？

在日常生活中，我们经常会遇到需要分析和解释多种类型的数据。比如在电商平台上，可能需要对商品的销售数据进行分析，以便更好地了解市场需求和消费者行为。然而这样的数据通常包括多种类型，比如数值型（如价格、销量等）和分类型（如商品类别、品牌等）。

一个直接的解决思路是，对这些不同类型的数据分别进行预处理。例如对数值型数据进行标准化，对分类型数据进行独热编码（One-Hot Encoding）。但这样做会使代码变得复杂和冗余。这时sklearnpose.TransformedTargetRegressor就派上了用场。它可以在一个统一的接口下，对不同类型的数据列进行不同的预处理，从而简化了数据预处理的整个流程。

假设有一家电商平台的商品销售数据，包括以下几个维度：

可以在一个统一的接口下完成所有预处理工作，非常方便。

TransformedTargetRegressor

sklearnpose.TransformedT