python中pipeline的使用方法

這篇文章給大家分享的是有關(guān)python中pipeline的使用方法的內(nèi)容。小編覺得挺實(shí)用的，因此分享給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧。

Python的sklearn.pipeline.Pipeline()函數(shù)可以把多個“處理數(shù)據(jù)的節(jié)點(diǎn)”按順序打包在一起，數(shù)據(jù)在前一個節(jié)點(diǎn)處理之后的結(jié)果，轉(zhuǎn)到下一個節(jié)點(diǎn)處理。除了最后一個節(jié)點(diǎn)外，其他節(jié)點(diǎn)都必須實(shí)現(xiàn)'fit()'和'transform()'方法， 最后一個節(jié)點(diǎn)需要實(shí)現(xiàn)fit()方法即可。當(dāng)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)送進(jìn)Pipeline進(jìn)行處理時， 它會逐個調(diào)用節(jié)點(diǎn)的fit()和transform()方法，然后點(diǎn)用最后一個節(jié)點(diǎn)的fit()方法來擬合數(shù)據(jù)。

例如

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.pipeline import Pipeline
 
def polynomial_model(degree = 1):
    polynomial_features = PolynomialFeatures(degree = degree, include_bias = False)
    linear_regression = LinearRegression()
    pipeline = Pipeline([('polynomial_features', polynomial_features),
 ('linear_regression', linear_regression)])
    return pipeline

感謝各位的閱讀！關(guān)于python中pipeline的使用方法就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，讓大家可以學(xué)到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到吧！