python - scikit-learn管道中transformer_weights的用途是什么？

这只是scikit-learn管道的一个小问题。

在sklearn.pipeline.FeatureUnion类中，有一个transformer_weights选项。



我在一个示例中看到了用法，该示例赋予了不同的功能不同的权重。

    transformer_weights={
        'subject': 0.8,
        'body_bow': 0.5,
        'body_stats': 1.0,
    },

对我来说这是胡说八道，因为分类器稍后将为您学习权重。为什么要麻烦使用它呢？

最佳答案

如果您使用带有惩罚的线性分类器，这将更改应用于每个要素块的惩罚量。
扩大功能将意味着相对于其他功能，它们将受到更少的惩罚。