我想知道我们是否可以在sklearn.pipeline中设置一个“可选”的步骤。例如，对于一个分类问题，我可能想尝试在ExtraTreesClassifier之前是否进行PCA变换。在实践中，这可能是一个带有额外参数的管道，用于指定PCA步骤的开关，以便我可以通过GridSearch等进行优化。我在sklearn的源码中没有看到这样的实现，但有没有什么变通的方法呢？

此外，由于管道中后续步骤的可能参数值可能依赖于前一步的参数（例如，ExtraTreesClassifier.max_features的有效值依赖于PCA.n_components），是否可以在sklearn.pipeline和sklearn.grid_search中指定这种条件依赖关系呢？

谢谢！

回答：

• 目前在网格搜索中，Pipeline步骤不能被设为可选，但你可以将PCA类包装成你自己的OptionalPCA组件，并添加一个布尔参数来在需要时关闭PCA，作为一个快速的变通方法。你可能想看看hyperopt来设置更复杂的搜索空间。我认为它有很好的sklearn集成，默认支持这种模式，但我找不到相关文档了。或许你可以看看这个演讲。

• 对于依赖参数的问题，GridSearchCV支持参数树来处理这种情况，如文档中所示。