32、应用机器学习：构建信用违约识别管道及超参数调优

应用机器学习：构建信用违约识别管道及超参数调优

在机器学习项目中，构建一个高效可重复的工作流程至关重要。本文将详细介绍如何使用 scikit-learn 库构建一个完整的机器学习管道，用于识别信用卡违约情况，并对模型的超参数进行调优。

1. 项目管道的组织

在构建机器学习模型时，通常需要多个步骤，如加载数据、划分训练集和测试集、处理缺失值、编码分类特征以及拟合模型等。为了简化这个过程， scikit-learn 引入了管道（Pipeline）的概念。

管道的优点包括：
- 易于阅读和理解：操作流程清晰。
- 避免数据泄漏：例如在缩放训练集和进行交叉验证时。
- 强制步骤顺序：确保流程的一致性。
- 提高可重复性：方便后续实验和复现。

下面是构建项目管道的具体步骤：
1. 导入所需库 ：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.pipeline i