【翻译】Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 —— 第2章 一个完整的机器学习项目（下）

自定义转换器尽管 Scikit-Learn 提供了许多有用的转换器，你还是需要自己动手写转换器执行任务，比如自定义的清理操作，或属性组合。你需要让自制的转换器与 Scikit-Learn 组件（比如流水线）无缝衔接工作，因为 Scikit-Learn 是依赖鸭子类型的（而不是继承），你所需要做的是创建一个类并执行三个方法：fit()（返回self），transform()，和fit_transform()。通过添加TransformerMixin作为基类，可以很容易地得到最后一个。另外，如果你添加BaseEstimator作为基类（且构造器中避免使用*args和**kargs），你就能得到两个额外的方法（get_params()和set_params()），二者可以方便地进行超参数自动微调。例如，一个小转换器类添加了上面讨论的属性：from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin rooms_i ………………………………