Thanks for your response Joel,
I may be wrong but FeatureUnion is for the same X and I have several X(one for
each source), isn’t it?
Thanks.
De: Joel Nothman <[email protected]<mailto:[email protected]>>
Responder a:
"[email protected]<mailto:[email protected]>"
<[email protected]<mailto:[email protected]>>
Fecha: jueves, 3 de julio de 2014 08:39
Para: scikit-learn-general
<[email protected]<mailto:[email protected]>>
Asunto: Re: [Scikit-learn-general] Concatenating scikit.sparse matrix and numpy
arrays
I think you may be reinventing sklearn.pipeline.FeatureUnion. If one of the
transformers returns sparse, it will hstack all the outputs to a sparse format.
On 3 July 2014 02:35, ZORAIDA HIDALGO SANCHEZ
<[email protected]<mailto:[email protected]>>
wrote:
Dear all,
For a given dataset, I can have more than one source(differente csv) and
each of these sources needs a different transformer(for instance, one
source could be text and
uses TfidfVectorizer whereas other is composed by attributes of type float
and needs to be normalized using StandardScaler). What the fit_transform
function returns depends
on the transformer. Some transformers return narrays whereas others
scipy.sparces matrix. I need to generalize the way I transform each
source:
for train, test in kfolds:
X_train = []
for src in sources:
transformer.fit_transform(X_src_train, y_train)
transformer.transform(X_src_test)
X_train = np.concatenate(X_train, X_src_train, axis=1)
X_test = np.concatenate(X_test, X_src_test, axis=1)
for k in range(0, len(score_funcs)):
...
for i in range(0, len(classifiers)):
...
Does it make sense? I know there are different methods for concatenating
narrays and sparse matrix but separately. How do you deal with this?
Thanks in advance.
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