在我们平常的机器学习得到的数据并不能直接使用，必须先对它进行预处理后才能正常使用。以股票数据为例，当前的股价并不是独立的，它与之前的股价是有关系的，一个可用的方法是对对股价处理转为增长幅度。

time1, price1
time2, price2

转为

time1, Nan
time2, (price2-price1)/price1

SKLear提供了Pipeline工具方便数据处理。

## 定义数据处理类ColumnExtractor，获取指定列的数据
class ColumnExtractor(BaseEstimator, TransformerMixin):
    def __init__(self, column_name):
        self.column_name = column_name
    def fit(self, X, y=None):
        return self
    def transform(self, X, y=None):
        return X[self.column_name]

## 定义数据处理类TimeSeriesDiff， 对数据作data.diff()/data.shift(1)处理
class TimeSeriesDiff(BaseEstimator, TransformerMixin):
    def __init__(self, k=1):
        self.k = k 
    def fit(self, X, y=None):
        return self
    def transform(self, X, y=None):
        if type(X) is pd.core.frame.DataFrame or type(X) is pd.core.series.Series:
            return X.diff(self.k) / X.shift(self.k)
        else:
            raise Exception("Have to be a pandas data frame or Series object!")

## 定义数据处理类TimeSeriesEmbedder，每k个数据组成新的数据，共有N-k组数据
class TimeSeriesEmbedder(BaseEstimator, TransformerMixin):
    def __init__(self, k):
        self.k = k 
    def fit(self, X, y= None):
        return self
    def transform(self, X, y = None):
        return embed_time_series(X, self.k)

def embed_time_series(x, k):
    n = len(x)
    if k >= n: 
        raise Exception("Can not deal with k greater than the length of x")
    output_x = list(map(lambda i: list(x[i:(i+k)]), 
                        range(0, n-k)))
    return np.array(output_x)

使用PipeLine对数据进行预处理组成新的模型

## 对"Close"列数据进行处理
pipeline_closing_price = Pipeline([("ColumnEx", ColumnExtractor("Close")),
                                   ("Diff", TimeSeriesDiff()),
                                   ("Embed", TimeSeriesEmbedder(10)),
                                   ("ImputerNA", Imputer())])

## 对"Volume"列数据进行处理
pipeline_volume = Pipeline([("ColumnEx", ColumnExtractor("Volume")),
                            ("Diff", TimeSeriesDiff()),
                            ("Embed", TimeSeriesEmbedder(10)),
                            ("ImputerNA", Imputer())])

## 联合将”Close"与"Volume"处理后的数据
merged_features = FeatureUnion([("ClosingPriceFeature", pipeline_closing_price),
                                ("VolumeFeature", pipeline_volume)])

## 将数据中添加多项式特征
pipeline_2 = Pipeline([("MergedFeatures", merged_features),
                       ("PolyFeature",PolynomialFeatures()),
                       ("LinReg", LinearRegression())])

使用新模型进行数据训练与预测

pipeline_2.fit(data_train, y_train)
y_pred_2 = pipeline_2.predict(data_test)

对预测数据进行打分

from sklearn.metrics import r2_score
r2_score(y_test, y_pred_2)