在現實場景的例子裡，有很多從資料集提取特徵的方法。通常，將幾種特徵提取方法組合使用會收到更好的效果。本例顯示怎樣使用函式featureunion組合特徵。這裡要用到scikit-learn自帶資料集——「鳶尾花資料集」。
「鳶尾花(iris)資料集」位於datasets裡，是由著名統計學家sir ronald fisher在2023年收集整理的資料集，作為機器學習演算法的基準資料集而聞名。它包括3個品種的鳶尾花(iris setosa, iris virginica and iris versicolor), 每個品種50個樣本。每個樣本有4個特徵，分別是
特徵值是正浮點數，單位是厘公尺。目標變數是鳶尾花的類別（iris setosa（山鳶尾）、iris versicolour（雜色鳶尾），iris virginica（維吉尼亞鳶尾））。
下面顯示iris的一部分特徵資料
target資料
首先，從scikit-learn裡匯入必需的模組與函式。
from sklearn.pipeline import pipeline, featureunion
from sklearn.model_selection import gridsearchcv
from sklearn.svm import svc
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.decomposition import pca
from sklearn.feature_selection import selectkbest
iris = load_iris()
x, y = iris.data, iris.target
pca. 主成分是一種重要的線性降維方法，它的基本原理是通過對資料進行奇異值分解(singular value decomposition), 實現將高維資料投影到低維空間，從而降低了特徵的維數。
pca = pca(n_components=2)selection. 它的基本原理是根據方差分析計算類標籤與特徵之間的f值，進而選擇f值最大的特徵。
selection = selectkbest(k=1)combined_features = featureunion([("pca", pca), ("univ_select", selection)])x_features = combined_features.fit(x, y).transform(x)svm = svc(kernel="linear")memory儲存管道裡的轉換器。建立管道的目的是把不同的步驟集合起來，經設定不同的引數，一併進行交叉驗證。
pipeline = pipeline([("features", combined_features), ("svm", svm)])param_grid = dict(features__pca__n_components=[1, 2, 3],
features__univ_select__k=[1, 2],
svm__c=[0.1, 1, 10])
grid_search = gridsearchcv(pipeline, param_grid=param_grid, verbose=10)
grid_search.fit(x, y)
print(grid_search.best_estimator_)
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