make_column_selector

`make_column_selector` 是 scikit-learn 的辅助函数，它帮助我们在数据预处理阶段选择特定列进行操作。这个函数通常配合 `ColumnTransformer` 使用，可以根据列名、列类型或其他条件动态地生成一个列索引列表。

例如，在 `ColumnTransformer` 中，我们可能会这样使用它：

import pandas as pd
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 创建一个只选择数值列的列选择器
numeric_columns = make_column_selector(dtype_exclude='object')

numeric_transformer = StandardScaler()
categorical_transformer = ...  # 为类别变量设置适当的预处理方法

column_transformer = ColumnTransformer(
    transformers=[
        ('num', numeric_transformer, numeric_columns),
        ('cat', categorical_transformer, make_column_selector(dtype_include='object')),
    ],
    remainder='drop'  # 非选定列将被丢弃
)

在这里，`make_column_selector(dtype_exclude='object')` 会选择所有非对象（字符串）类型（如数字或数值数组）的列，而 `make_column_selector(dtype_include='object')` 会选择所有对象类型（如字符串）的列。