sklearn——pipeline.py文件解读

最新推荐文章于 2025-08-01 10:43:05 发布
翻译 最新推荐文章于 2025-08-01 10:43:05 发布 · 491 阅读 · 0

博客介绍了pipeline模块，该模块可通过建立一系列转化和算法形成复合算法。其主要组成部分有Pipeline类（管道）、make_pipeline函数、FeatureUnion类（联合特征）以及make_union函数。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

The :mod:sklearn.pipeline module implements utilities to build a composite
estimator, as a chain of transforms and estimators.

pipeline模块通过建立一系列的转化和算法，形成一个复合的算法。主要组成部分包括：

  • class Pipeline(_BaseComposition) 管道
  • def make_pipeline(*steps, **kwargs)
  • class FeatureUnion(_BaseComposition, TransformerMixin) 联合特征
  • def make_union(*transformers, **kwargs)

未完待续

MiaL
关注
碳足迹监测的可视化系统：架构师用AI生成直观排放图谱
AI天才研究院
07-28 677
碳足迹（Carbon Footprint）：指特定活动或产品在全生命周期中直接或间接产生的温室气体（GHG）排放总量，以CO₂当量（CO₂e）计。范围1（直接排放）：企业拥有或控制的排放源，如生产设备燃烧化石燃料、车辆尾气范围2（间接排放）：外购能源产生的排放，如外购电力、蒸汽范围3（其他间接排放）：价值链上下游的排放，如原材料采购、产品运输、废弃物处理（占比常达总排放的60-80%，但最难核算）
sklearn的Pipeline
qq_56577959的博客
04-06 112
变换器用于对数据进行预处理，如特征缩放、特征选择等；估计器用于进行模型训练和预测，如分类器、回归器等。将多个步骤封装成一个对象，减少了代码的复杂度，使代码更加简洁易读。可以将多个数据处理步骤和机器学习模型组合成一个序列，其中每个步骤都是一个变换器（进行参数调优，而不需要分别对每个步骤进行调参。
sklearn 中的 Pipeline 机制
热门推荐
01-15 5万+
from sklearn.pipeline import Pipeline管道机制在机器学习算法中得以应用的根源在于，参数集在新数据集（比如测试集）上的重复使用。管道机制实现了对每一个步骤的流式化封装和管理（streaming workflows with pipelines）。注意：管道机制更像是编程思想的创新，而非算法的创新。 接下来我们以一个具体的例子来演示sklearn库中强大的Pipelin
三维人脸重建：精解读代码: pipeline.py
landing_guy_的博客
12-23 3056
更详细的解读face3d的代码, 非常详细
【sklearn库介绍】
武帝为此的博客
06-25 1102
scikit-learn（sklearn）是Python中广泛使用的开源机器学习库，提供高效的数据预处理、模型训练和评估工具。它基于NumPy、SciPy和matplotlib，以一致易用的API著称，涵盖分类、回归、聚类、降维等算法。最新稳定版本为1.7.0（2025年6月）。核心功能包括数据标准化、交叉验证、网格搜索调参，并支持自定义转换器和Pipeline。适用于中小规模数据集的快速建模，与pandas等库无缝集成，是机器学习和数据科学的实用工具。
sklearn中的Pipeline
weixin_30790841的博客
07-18 226
　　在将sklearn中的模型持久化时，使用sklearn.pipeline.Pipeline(steps,memory=None)将各个步骤串联起来可以很方便地保存模型。 　　例如，首先对数据进行了PCA降维，然后使用logistic regression进行分类，如果不使用pipeline，那么我们将分别保存两部分内容，一部分是PCA模型，一部分是logistic regression模型...
Scrapy的piplines.py存储文件和存储mongodb
weixin_30642561的博客
03-01 162
一、将数据保存到文件 1.piplines.py文件 1 import json 2 3 class TencentPipeline(object): 4 5 def open_spider(self,spider): 6 if spider.name=='hr_tencent': 7 self.file=ope...
sklearn pipeline
qq_41685627的博客
10-12 520
【代码】sklearn pipeline。
卷积神经网络算法python实现_(python3神经网络教程)怎样用python构建一个卷积神经网络...
weixin_39981185的博客
12-15 1034
如何用python和scikit learn实现神经网络1：神经网络算法简2：Backpropagation算法详细介绍3：非线性转化方程举例4：自现神经网络算法NeuralNetwork5：基NeuralNetwork的XOR实例6：基于NeuralNetwork的手写数字识别实例7：scikit-learn中BernoulliRBM使用实例8：scikit-learn中的手写数字识别实例一：神...
感谢微信公众号 脑机接口社区文章《脑电分析系列[MNE-Python-5]| Python机器学习算法随机森林判断睡眠类型》之pycharm和anaconda对比，并记录其中遇到的问题
weixin_51735114的博客
11-16 1859
感谢微信公众号 脑机接口社区文章《脑电分析系列[MNE-Python-5]| Python机器学习算法随机森林判断睡眠类型》之pycharm和anaconda对比，并记录其中遇到的问题，欢迎各位大佬一起探讨研究！ Env—— Anaconda3：内置python3.8.12 Pycharm 使用本地python3.8.0 1. Pycharm 源码使用《脑机接口社区文章《脑电分析系列[MNE-Python-5]| Python机器学习算法随机森林判断睡眠类型》源码，如下—— """ 脑电分析系列[MNE-P
N-CMAPSS代码解析
qq_44143456的博客
12-01 2998
NASA提供的N-CMAPSS数据集，用于航空发动机剩余使用寿命预测
MLOps：AI应用架构师如何构建智能系统的运维流程？
最新发布
Java大师兄的博客
08-01 319
性能：单条预测的延迟≤100ms（推荐系统需要实时响应）；可用性：全年 downtime ≤ 1小时（金融系统要求高可用）；吞吐量：每秒处理1000次请求（大流量场景）。这些约束会直接影响工具选型：比如需要低延迟，就不能用离线批量部署；需要高可用，就必须用Kubernetes做集群编排。业务目标：提升推荐点击率（CTR）15%；SLA：单条推荐请求延迟≤100ms，可用性≥99.9%；角色分工：数据。
Pipeline.py
weixin_30325071的博客
03-04 153
1 import pymongo 2 3 class MongoPipeline(object): 4 5 　　collection_name = '表名' 6 7 　　def __init__(self, mongo_uri, mongo_db): 8 9 　　　　self.mongo_uri = mongo_uri 10 　　　　self.mon...
[译]sklearn.pipeline.Pipeline
漫步量化
06-25 789
sklearn.pipeline.Pipeline class sklearn.pipeline.Pipeline(steps, memory=None, verbose=False) 带有最终评估量的转换流程。 循序的运用一些列转换和一个最终评估量。Pipeline的中间步骤必须是’transforms’，就是说，他们必须实现fit、transform方法。最终评估量只需要执行fit。流...
sklearn库中pipeline
qq_40800269的博客
02-09 305
pipeline，顾名思义，它的作用就是保证程序流程化的一步步运行，实现了对全部步骤的流式化封装和管理。举例如下： from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.linear_model import LogisticRegression ...
sklearn pipeline_Sklearn介绍
weixin_39626690的博客
10-23 222
简单概念回顾监督学习与无监督学习最大的区别就是有没有标签 工业应用中主要是用监督学习分类任务和回归任务能用线性模型，决不用非线性模型(容易过拟合，且计算量太大) 模型的评估accuracy：很少用，样本不均衡时，易出问题 recall与precision：二者之间的trade off F1-score：综合均衡考量recall与precision AUC：ROC曲线下方面积特征处理(特征工程)决定...
机器学习（一）——sklearn中的pipeline
fivemillion的博客
07-01 2419
简单介绍sklrean中的pipeline模块的释义及用法
API详解：sklearn.pipeline.Pipeline
Sehr Gut
03-08 2831
在sklearn中提供了Pipeline(管道操作) 可以将多个estimators组装成一个。对于固定流程的一个项目来说，在一个Pipline中可以定义一些列的操作例如（特征提取，标准化，分类）并将它定义成一个estimator,实现便捷的代码附用。 总的来说pipline的意义有： 便捷：只需要使用fit和predict两个methods,就可以基于定义好的Pipeline对数据进行一...
Traceback (most recent call last): File "F:\Python_task\Lasso1.py", line 26, in <module> pipeline.fit(X, y) File "C:\Users\lenovo\anaconda3\envs\radi\lib\site-packages\sklearn\pipeline.py", line 390, in fit Xt = self._fit(X, y, **fit_params_steps) File "C:\Users\lenovo\anaconda3\envs\radi\lib\site-packages\sklearn\pipeline.py", line 348, in _fit X, fitted_transformer = fit_transform_one_cached( File "C:\Users\lenovo\anaconda3\envs\radi\lib\site-packages\joblib\memory.py", line 326, in __call__ return self.func(*args, **kwargs) File "C:\Users\lenovo\anaconda3\envs\radi\lib\site-packages\sklearn\pipeline.py", line 893, in _fit_transform_one res = transformer.fit_transform(X, y, **fit_params) File "C:\Users\lenovo\anaconda3\envs\radi\lib\site-packages\sklearn\base.py", line 855, in fit_transform return self.fit(X, y, **fit_params).transform(X) File "C:\Users\lenovo\anaconda3\envs\radi\lib\site-packages\sklearn\impute\_base.py", line 319, in fit X = self._validate_input(X, in_fit=True) File "C:\Users\lenovo\anaconda3\envs\radi\lib\site-packages\sklearn\impute\_base.py", line 285, in _validate_input raise new_ve from None ValueError: Cannot use mean strategy with non-numeric data: could not convert string to float: 'v3.1.0' 报错了
07-22
cat_encoder = pipeline.named_steps['preprocessor'].named_transformers_['cat'].named_steps['onehot'] cat_feature_names = cat_encoder.get_feature_names_out(categorical_features).tolist() else: cat_...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值