Pipeline 和 make_pipeline 之间的区别是什么？

Make vs. Non-Make 版本的机器学习管道构建方法

本文比较了 scikit-learn 库中两种构建机器学习管道的不同方法：使用 make 函数和不使用 make 函数。

1. 比较 make_pipeline 和 Pipeline：

• make_pipeline：更简洁，直接传入模型和转换器对象即可。
• Pipeline：需要将模型和转换器对象封装在元组中，并指定步骤名称。

2. 比较 make_column_transformer 和 ColumnTransformer：

• make_column_transformer：更简洁，将转换器和对应列名封装在元组中，直接传入即可。
• ColumnTransformer：需要将转换器、列名和转换器名称封装在元组中，并指定转换器名称。

3. 简洁性比较：

• make 函数版本更简洁易读，代码更易于编写和调试，因为它减少了括号、逗号等符号的使用。

4. 自定义名称：

• make 函数会自动分配转换器或步骤名称，而 Pipeline 和 ColumnTransformer 则需要手动指定。

5. 超参数搜索：

• 自定义名称在进行超参数搜索时可以提高代码可读性。

6. ColumnTransformer 的额外功能：

• ColumnTransformer 支持转换器权重，可以进行特征权重调整，而 make_column_transformer 则不支持此功能。

总结：

• make 函数版本更简洁，更易于使用，但缺乏自定义名称的功能。
• Pipeline 和 ColumnTransformer 允许自定义名称，并提供转换器权重功能，但代码相对复杂。

作者建议使用 make 函数版本，因为它更简洁易读，但需要根据具体情况选择合适的方法。

问：Pipeline 和 make_pipeline 之间的区别是什么？答：Pipeline 需要命名步骤，make_pipeline 不需要。（同样适用于 ColumnTransformer 和 make_column_transformer）