Pipeline

安定性: 安定

主な用途

Pipeline は複数の前処理変換を順番に適用し、再利用可能な解析チェーンとしてまとめるために使います。

代表的なシグネチャ

Pipeline(steps=[("impute", ImputeTransform()), ("standardize", StandardizeTransform())])
Pipeline.fit_transform(x)

最小例

from gwexpy.timeseries import Pipeline, ImputeTransform, StandardizeTransform

pipeline = Pipeline([("impute", ImputeTransform()), ("standardize", StandardizeTransform())])
out = pipeline.fit_transform(ts_matrix)

関連理論

• Validated Algorithms

• FFT_Conventions

関連チュートリアル

• GWpy Migration Guide

• Tutorial Index

• Getting Started

API リファレンス

詳細な生成済み API はこのページの下部に続きます。

継承元: object

変換のリストを順次適用します。

メソッド

__init__

__init__(self, steps: Sequence[Tuple[str, gwexpy.timeseries.pipeline.Transform]])

名前付き変換ステップでパイプラインを初期化します。

パラメータ

steps : list of (name, Transform) tuples 適用する変換のシーケンス。

fit

fit(self, x)

すべての変換を順番にフィットします。

fit_transform

fit_transform(self, x)

フィットと変換を一度に実行します。

inverse_transform

inverse_transform(self, y, *, strict: bool = True)

逆変換を逆順で適用します。

パラメータ

y : data 変換されたデータ。 strict : bool, optional True の場合、逆変換をサポートしないステップがあるとエラーを発生させます。

transform

transform(self, x)

すべての変換を順番に適用します。