FeatureUnion

class sklearn.pipeline.FeatureUnion(
transformer_list, 
n_jobs=1, 
transformer_weights=None
)

连接多个transformer对象的结果。

该估算器将transformer对象列表与输入数据并行应用，然后连接结果。

将几个transformer组合成一个transformer器是非常有用的。

其实就是将多个特征选择器合成一个

参数：

transformer_list：（字符串，变换器）元组列表

要应用于数据的变换器对象的列表。每个元组的前半部分是变压器的名称。

n_jobs：int，可选

并行运行的作业数（默认值为1）。

transformer_weights：字典，可选

每个变压器功能的乘法权重。键是变压器的名称，值的权重。

方法：

fit（X [，y]）	适合所有变压器使用X.
fit_transform（X [，y]）	适合所有变压器，变换数据并连接结果。
get_feature_names（）	从所有变压器获取功能名称。
get_params（[深]）	获取此估算器的参数。
set_params（** kwargs）	设置此估算器的参数。
transform（X）	通过每个变压器分别变换X，连接结果。