从文档中我已经了解到：

FunctionTransformer会将它的X（以及可选的y）参数传递给用户定义的函数或函数对象，并返回这个函数的结果。这对于无状态变换非常有用，例如取频率的对数、进行自定义缩放等。

然而，我不太明白这个函数的具体用途。能有人解释一下这个函数的目的吗？

回答：

除了简单地包装一个给定的用户定义函数外，FunctionTransformer还提供了其他sklearn估计器的一些标准方法（例如，fit和transform）。这样做的好处是，你可以将任意无状态变换引入到sklearn的Pipeline中，该Pipeline可以组合多个处理阶段。这使得执行处理流程变得更加容易，因为你只需将数据（X）传递给Pipeline对象的fit和transform方法，而不必逐个显式地应用pipeline的每个阶段。

这里有一个直接从sklearn文档（位于这里）复制的例子：

def all_but_first_column(X):    return X[:, 1:]

def drop_first_component(X, y):    """    创建一个包含PCA和列选择器的pipeline，并使用它来变换数据集。    """    pipeline = make_pipeline(        PCA(), FunctionTransformer(all_but_first_column),    )    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)    pipeline.fit(X_train, y_train)    return pipeline.transform(X_test), y_test

请注意，数据中的第一个主成分并没有被显式移除。pipeline在调用pipeline.transform时会自动将变换链接在一起。