使用 DataFrameMapper 增强机器学习管道中的数据一致性

这篇文章重点介绍了在机器学习项目的训练和推理阶段确保数据一致性的优雅解决方案。 通过利用来自 sklearn-pandas 包的 DataFrameMapper，开发人员可以无缝地将数据清洗步骤集成到他们的管道中，从而获得更强大和更可靠的模型。 这种方法降低了出错的风险，并促进了代码的重用。