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
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:...
功能函数make_pipeline是构建管道的缩写; 它接收多个评估器并返回一个管道,自动填充评估器名: >>>fromsklearn.pipelineimportmake_pipeline>>>fromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNB>>>fromsklearn.preprocessingimportBinarizer>>>make_pipeline(Binarizer(), MultinomialNB()) Pipeline(memory=None, steps=[('bina...
当然,如果不需要指定每个Transformer的name,你也可以使用make_pipeline方法来简化Pipeline的创建: from sklearn.pipeline import make_pipeline pipeline_2 = make_pipeline(StandardScaler(), PCA(n_components=2, random_state=42), RandomForestClassifier(n_estimators=3, max_depth=5)) ...
("1",make_pipeline( FunctionTransformer(lambdaX: X.loc[:, ["sepal length (cm)"]]),# other transformations)), ("2",make_pipeline( FunctionTransformer(lambdaX: X.loc[:, ["sepal width (cm)"]]),# other transformations)) ]) X = pipeline.fit_transform(data) ...
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...
函数make_pipeline 是一个构造 pipeline 的简短工具,他接受可变数量的 estimators 并返回一个 pipeline,每个 estimator 的名称自动填充。 [ ](javascript:void(0)😉 fromsklearn.pipeline import make_pipelinefromsklearn.naive_bayes import MultinomialNBfromsklearn.preprocessing import Binarizer ...
make_pipeline函数写起来简单,但不能自定义模型变量名 Pipeline中的模型使用默认变量名(模型类名的小写) 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...
接下来,需要定义Pipeline对象。定义Pipeline对象的方法是创建一个元组列表,其中每个元组表示一个步骤,格式为(步骤名称, 估算器对象)。可以使用make_pipeline函数来创建一个Pipeline对象,它会自动为每个步骤分配一个唯一的名称。 例如,假设想要将数据进行特征缩放,并使用支持向量机模型进行分类。可以定义一个Pipeline对象,其...