@columntransformer注解

@columntransformer是scikit-learn库中的一个注解，用于对数据进行列转换和特征选择。它可以将不同的转换器应用于不同的列，并将它们的输出合并到一个单一的特征矩阵中。

使用@columntransformer注解，你可以定义一个转换器列表，每个转换器都可以应用于特定的列。这些转换器可以是任何实现了fit和transform方法的对象，比如StandardScaler、OneHotEncoder等。

下面是一个使用@ColumnTransformer注解的示例：

from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder
from sklearn.pipeline import Pipeline

# 定义列转换器
preprocessor = ColumnTransformer(
    transformers=[
        ('num', StandardScaler(), ['numeric_column_1', 'numeric_column_2']),
        ('cat', OneHotEncoder(), ['categorical_column'])
    ])

# 创建流水线，将列转换器与模型组合在一起
pipeline = Pipeline(steps=[('preprocessor', preprocessor),
                           ('classifier', RandomForestClassifier())])

# 拟合模型
pipeline.fit(X_train, y_train)

# 使用模型进行预测
y_pred = pipeline.predict(X_test)

在上面的示例中，我们定义了一个包含两个转换器的@ColumnTransformer对象。第一个转换器将标准化'numeric_column_1'和'numeric_column_2'两列的数据，第二个转换器将对'categorical_column'列进行独热编码。然后，我们将该@ColumnTransformer对象与一个随机森林分类器组合在一起，形成了一个流水线。

希望这个例子能帮到你！如果还有其他问题，请随时问我。