Как выбрать и трансформировать Cols с помощью Sklearn Pipeline и оригинальных имен сохранения? ⇐ Python

[Anonymous]

Здесь цель состоит в том, чтобы выбрать несколько столбцов из DataFrame. Затем примените преобразование журнала некоторые из выбранных столбцов. < /Pbr />

Код: Выделить всё

log_transformer = FunctionTransformer(lambda x: np.log2(x + 1), validate=False, feature_names_out="one-to-one")

preprocessor = ColumnTransformer([
("selector", "passthrough", selected_cols),
("log_transform", log_transformer, log_cols),
], remainder="drop", verbose_feature_names_out=False)

pipeline = Pipeline([
("preprocessor", preprocessor)
]).fit(train_df)

Здесь программное обеспечение просит меня установить verbose_feature_names_out = true . Есть ли способ предотвратить префиксы «селектора» и «log_transform» для добавления к именам COL?

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/795 ... riginal-na