Sergey Salnikov
поверьте человеку, который сначала тоже увлекался кастомными классами трансформеров и естиматоров - это хорошо для понимания идеологии библиотеки sklearn, но потом это наскучило, и важнее обозримый pipeline на одной странице, для этого достаточно sklearn-овских средств, и кастомных функций с одним-двумя параметрами (X, y), которые удобно отлаживать и подставлять в FunctionTransformer
Но как отследить косяк, где порог сложности пайпа?) для меня несколько раз были сюрпризы, когда пайп выдавал результаты хуже, все было логично