Compose预处理组件大比拼：性能、应用场景和可视化对比总结

在机器学习的世界里，预处理组件就像是厨师的烹饪工具。选择合适的工具不仅可以让整个烹饪过程更加顺畅，还能确保最终的菜肴更加美味。

本文将深入探讨四种“烹饪工具”：TransformedTargetRegressor、make_column_transformer、make_column_selector和ColumnTransformer。通过五个不同的角度—性能、应用场景、数据可视化选择、优缺点和性能评估—本文将帮助读者了解这些工具的特点和适用情况。

Compose预处理组

Compose不是一个独立的预处理组件，但它允许将多个预处理步骤组合成一个单一的步骤。想象一下，有一个复杂的食谱需要多种调料和步骤，Compose就像是一个大碗，可以把所有的调料和步骤放进去，然后一次性完成所有的准备工作。

性能对比

make_column_selector在性能方面表现最佳，因为它仅用于选择列，没有其他计算负担。然而它在扩展性方面表现不佳。TransformedTargetRegressor在执行速度和内存占用方面表现出色，但在扩展性方面一般。make_column_transformer和ColumnTransformer在扩展性方面表现优秀，但可能会占用更多的内存和计算时间。

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组件	计算复杂度	执行速度	内存占用	扩展性
TransformedTargetRegressor	O(n)