`sklearn.pipeline`.make_union¶

sklearn.pipeline.make_union()¶

Construye una FeatureUnion a partir de los transformadores dados.

Esta es una abreviatura para el constructor de FeatureUnion; no requiere, ni permite, nombrar los transformadores. En cambio, se les dará un nombre automáticamente basado en sus tipos. Tampoco permite la ponderación.

Parámetros

*transformerslist de estimadores
n_jobsint, default=None: Número de trabajos a ejecutar en paralelo. None significa 1 a menos que esté en un contexto joblib.parallel_backend. -1 significa utilizar todos los procesadores. Ver Glosario para más detalles.

Distinto en la versión v0.20: El valor predeterminado de n_jobs cambió de 1 a None
verbosebool, default=False: Si es True, se imprimirá el tiempo transcurrido durante el ajuste de cada transformador a medida que se complete.

Devuelve

fFeatureUnion

Ver también

FeatureUnion: Clase para concatenar los resultados de múltiples objetos transformadores.

Ejemplos

>>> from sklearn.decomposition import PCA, TruncatedSVD
>>> from sklearn.pipeline import make_union
>>> make_union(PCA(), TruncatedSVD())
 FeatureUnion(transformer_list=[('pca', PCA()),
                               ('truncatedsvd', TruncatedSVD())])

sklearn.pipeline.make_union¶

`sklearn.pipeline`.make_union¶