Я новичок ie в этой области DataScience и для организации своего кода я использую конвейер.
Ниже приведен фрагмент кода, который я пытаюсь организовать:
### Preprocessing ###
# Preprocessing for numerical data
numerical_transformer = Pipeline(steps=[
('imputer', SimpleImputer()),
('scaler', StandardScaler())
])
# Preprocessing for categorical data
categorical_transformer = Pipeline(steps=[
('imputer', SimpleImputer(strategy='most_frequent')),
('onehot', OneHotEncoder(handle_unknown='ignore', sparse=False))
])
# Bundle preprocessing for numerical and categorical data
preprocessor = ColumnTransformer(
transformers=[
('num', numerical_transformer, numerical_cols),
('cat', categorical_transformer, categorical_cols)
])
### Model ###
model = XGBRegressor(objective ='reg:squarederror', n_estimators=1000, learning_rate=0.05)
### Processing ###
# Bundle preprocessing and modeling code in a pipeline
my_pipeline = Pipeline(steps=[('preprocessor', preprocessor),
('model', model)
])
parameters = {}
# => How to set the parameters for one of the parts of the numerical_transformer pipeline?
# GridSearch
CV = GridSearchCV(my_pipeline, parameters, scoring = 'neg_mean_absolute_error', n_jobs= 1)
CV.fit(X_train, y_train)
Как изменить параметры Imputer, найденные в конвейере numeric_transformer?
Спасибо,