scikit中pipeline的作用

最新推荐文章于 2025-12-04 10:25:38 发布

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#机器学习 pipeline

本文介绍了scikit-learn库中Pipeline的使用，包括串行化处理和并行化处理。Pipeline通过steps参数定义数据处理流程，其中串行化通过Pipeline类实现，每个步骤可以是转换器或模型。并行化处理则通过FeatureUnion完成，它将各个步骤分开计算后合并结果。示例代码展示了如何创建和应用Pipeline以及调整参数。

pipeline 为方便处理数据，提供了两种模式：串行化和并行化

1、串行化，通过Pipeline类实现

通过steps参数，设定数据处理流程，格式为('key','value'),key为这一step设定的名称，value是对应的处理类。通过list将这些step传入。前n-1个step必须为transform函数，最后的step可有可无，一般为模型，pipeline继承了最有一个函数的所有方法。

from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import f_regression
from sklearn.datase