21、机器学习中的管道与文本数据处理

最新推荐文章于 2025-12-09 22:34:00 发布

dd012

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分类专栏：掌握机器学习的钥匙文章标签：机器学习管道文本数据处理

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机器学习中的管道与文本数据处理

1. 管道在机器学习中的应用

在机器学习工作流中，往往涉及多个处理步骤，而管道（Pipeline）类是将这些步骤链接在一起的通用工具。以癌症数据集为例，我们可以按以下步骤实例化并运行网格搜索：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    cancer.data, cancer.target, random_state=0)
grid = GridSearchCV(pipe, param_grid, cv=5)
grid.fit(X_train, y_train)
print("Best params:\n{}\n".format(grid.best_params_))
print("Best cross-validation score: {:.2f}".format(grid.best_score_))
print("Test-set score: {:.2f}".format(grid.score(X_test, y_test)))

运行结果如下：

Best params:
{'classifier':
 SVC(C=10, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0,
     decision_function_shape=None, degree=3, gamma=0.01, kernel='rbf',
     max_iter=-1, probability=False, random_state=None,