复制 pipeline.make_pipeline(\*steps,\*\*kwargs) make_pipeline函数是Pipeline类的简单实现,只需传入每个step的类实例即可,不需自己命名,自动将类的小写设为该step的名。 代码语言:javascript 复制
# 需要导入模块: from sklearn import pipeline [as 别名]# 或者: from sklearn.pipeline importmake_pipeline[as 别名]deftest_gradient_boosting_with_init_pipeline():# Check that the init estimator can be a pipeline (see issue #13466)X, y = make_regression(random_state=0) init =make_pipeline...
pipeline.make_pipeline(\*steps, \*\*kwargs) make_pipeline函数是Pipeline类的简单实现,只需传入每个step的类实例即可,不需自己命名,自动将类的小写设为该step的名。 make_pipeline(StandardScaler(),GaussianNB()) 输出 Pipeline(steps=[('standardscaler', StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=...
本文简要介绍python语言中 sklearn.pipeline.make_pipeline 的用法。 用法: sklearn.pipeline.make_pipeline(*steps, memory=None, verbose=False) 从给定的估计器构造一个 Pipeline 。 这是 Pipeline 构造函数的简写;它不需要也不允许命名估算器。相反,它们的名称将自动设置为它们类型的小写字母。 参数: *steps:...
pipeline.make_pipeline(\*steps, \*\*kwargs) make_pipeline函数是Pipeline类的简单实现,只需传入每个step的类实例即可,不需自己命名,自动将类的小写设为该step的名。 make_pipeline(StandardScaler(),GaussianNB()) 输出 Pipeline(steps=[('standardscaler', StandardScaler(copy=True, with_mean= ...
机器学习sklearn(三十一):Pipeline(管道)和 FeatureUnion(特征联合): 合并的评估器,变换器(Transformers)通常与分类器,回归器或其他的学习器组合在一起以构建复合估计器。完成这件事的最常用工具是 Pipeline。Pipeline经常与FeatureUnion结合起来使用。FeatureUnio
make_pipeline()函数用法make_pipeline()函数用法 make_pipeline是一个通过管道合并多个模型组件、变换对象、估计参数的scikit-learn接口,它将多个管道步骤组合为一个估计器,使用fit算法拟合,将结果传递给后一步,使用模型预测结果。 make_pipeline的调用方式: from sklearn.pipeline import make_pipeline clf = make_...
pipeline.make_pipeline(\*steps, \*\*kwargs) 1. make_pipeline函数是Pipeline类的简单实现,只需传入每个step的类实例即可,不需自己命名,自动将类的小写设为该step的名。 make_pipeline(StandardScaler(),GaussianNB()) 1. 输出 Pipeline(steps=[('standardscaler', StandardScaler(copy=True, with_mean= ...
一、pipeline的用法 pipeline可以用于把多个estimators级联成一个estimator,这么 做的原因是考虑了数据处理过程中一系列前后相继的固定流程,比如feature selection->normalization->classification pipeline
fromsklearn.pipelineimportmake_pipeline# 使用make_pipeline函数创建pipeline,写法更简便,但不定自定义模型变量名pipe=make_pipeline(MinMaxScaler(),KNeighborsClassifier(n_neighbors=5))pipe.fit(X_train,y_train)score=pipe.score(X_test,y_test)# 评估模型成绩print('Pipe score:%.2f'%score) ...