在管道之前或之后分离 X 和 y 中的数据？

我有以下内容：

train_set, test_set = train_test_split(arbres_df, test_size=0.2, random_state=42)

哪个是旧的 train_test_split 我们知道。

然后我将功能和目标分开：

train_feat = train_set.drop("anneedeplantation", axis=1).reset_index(drop=True)
train_target = train_set["anneedeplantation"].copy().reset_index(drop=True)

遵循著名的书 机器学习实践 我在构建管道时遇到了一个小问题：

作者在项目开始时使用 train_test_split ，他还在 X_train 中将目标和功能分开，并在 y_train 中做了一些分析，构建一些新功能等，然后将所有内容放入管道中以转换数据。一切都很好。 train_data 现在我正在处理另一个项目，但有一点不同：分割数据后，我需要在

中删除一些行。在书中，他不必删除任何行，这就是为什么在管道中转换数据时不会出现问题。但我需要删除一些行，最终得到的行数比 train_feat 少。 train_feat 我的问题是： train_target 如何在管道中插入指令以删除等效行

？我无法删除任何行，它必须是与

• 中删除的行相对应的行。 train_target 上述问题的答案很简单：“不要将 train_features 中的数据与

• 在管道之前但仅在“之后”？如果是这样，这是好的做法吗？ X_train and y_train before the pipeline but only after"? If so, is this good practice?

是对的，在的管道 之前 从 train_features 中删除行，同时还要从 train_target 中删除对应的行，这是很重要的。否则，的特征和标签将不匹配，这会导致的模型训练和评估出现问题。

在管道之前分离和过滤数据通常是一种很好的做法，原因如下：

1. 数据一致性： 通过在管道之前同步特征和目标数据的过滤或删除操作，可以确保在所有后续处理步骤中数据保持一致。

2. 管道简单性： 将数据转换与过滤操作分开，可以简化管道的结构，并使其更易于理解和维护。管道应主要关注数据转换，而不是数据清理。

3. 避免数据泄漏： 在某些情况下，在管道内部过滤数据（尤其是在基于来自测试集的信息进行过滤的情况下）可能会导致数据泄漏，其中来自测试集的信息会泄漏到训练集中。通过在拆分和管道之前预先处理数据，可以降低此类泄漏的风险。

以下是更新后的工作流程示例：

# 1. 将数据拆分为训练集和测试集
train_set, test_set = train_test_split(arbres_df, test_size=0.2, random_state=42)

# 2. 在训练集中分离特征和目标
train_feat = train_set.drop("anneedeplantation", axis=1).reset_index(drop=True)
train_target = train_set["anneedeplantation"].copy().reset_index(drop=True)

# 3. 从 train_feat 中过滤行
#    （在此处应用的过滤逻辑）
#    例如，删除特定列中具有缺失值的行：
train_feat = train_feat.dropna(subset=['some_column']) 

# 4. 从 train_target 中删除对应的行
train_target = train_target[train_feat.index]

# 5. 创建的管道
pipeline = Pipeline([
    # （的数据转换步骤）
])

# 6. 使用过滤后的数据拟合的管道
pipeline.fit(train_feat, train_target)

通过在构建管道之前执行过滤步骤，可以确保特征和目标数据保持一致，并且管道仅专注于数据转换。这会使的代码更简洁、更易于维护，并有助于防止潜在的数据泄漏问题。