Scikit-learn Pipeline可以简化机器学习代码,让我们的代码看起来更加条理。 构建pipeline的流程如下例子: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from sklearn.compose import ColumnTransformer from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.impute import SimpleImputer from sklearn.preprocessing import...
在Pipeline中,步骤可以设置为'passthrough',这意味着对于这个特定的步骤,输入数据会不做任何改变地直接传递到下一个步骤。 这对于想在一个复杂的管道中有选择性地开启/关闭某些步骤时,就很有用。 以上面的代码示例为例子,我们都知道,当使用DecisionTree或者RandomForest的时候,对数据标准化的步骤其实是不必要的,所以...
通常我们会在pipeline以外做额外的处理,但 Sklearn 有一个方法可以同时在管道中处理。 TransformedTargetRegressor是一个专门针对regressor回归器进行转换的类,通过它可以同时将特征X和目标变量y在管道pipeline中做处理。比如下面的lgb回归的例子,它使用CustomLogTransformer对目标y进行对数缩放,然后拟合回归模型。 代码语言:j...
这个过程可以通过pipeline.fit()一步完成,pipeline.predict()进行预测时,数据也会按照相同的顺序通过管道中的每个步骤。 Pipeline 的优势 简化代码和流程 通过Pipeline,我们可以将多个步骤整合成一个对象,从而减少了手动执行多个步骤的代码。 没有使用,需要多次执行预处理: 实例 # Without Pipeline (需要多次执行预处理)...
接下来我们以一个具体的例子来演示sklearn库中强大的Pipeline用法: 1. 加载数据集 importpandasaspdfromsklearn.cross_validationimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoder df = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/''breast-cancer-wisconsin/wdbc.data'...
主要带来两点好处:1. 直接调用fit和predict方法来对pipeline中的所有算法模型进行训练和预测。2. 可以结合grid search对参数进行选择。具体而言,Pipeline实现了对全部步骤的流式化封装和管理,可以很方便地使参数集在新数据集(比如测试集)上被重复使用。 下面是一个简单的例子,展示了如何使用Pipeline对训练集和测试集...
Pipeline可以将许多算法模型串联起来,比如将特征提取、归一化、分类组织在一起形成一个典型的机器学习问题工作流。主要带来两点好处: 直接调用fit和predict方法来对pipeline中的所有算法模型进行训练和预测。 可以结合grid search对参数进行选择。 在下面的例子中,我们使用决策树模型来预测泰坦尼克乘客生还,我们首先将非数值...
sklearn.pipeline 是 scikit-learn 库中的一个模块,它主要用于将多个机器学习步骤按顺序连接起来。通过 pipeline,我们可以将数据预处理、特征提取和模型训练等步骤组合在一起,使代码更加简洁易读,并减少代码重复,提高代码的可维护性。 2、sklearn.pipeline 的主要功能 (1)简化工作流管理 将多个步骤合并为一个对象,方...
例子: >>> from sklearn.naive_bayes import GaussianNB >>> from sklearn.preprocessing import StandardScaler >>> from sklearn.pipeline import make_pipeline >>> make_pipeline(StandardScaler(), GaussianNB(priors=None)) Pipeline(steps=[('standardscaler', StandardScaler()), ('gaussiannb', GaussianNB()...
from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures # 导入能够计算多项式特征的类 from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.model_selection import cross_val_score def true_fun(X): # 这是我们设定的真实函数,即ground truth的模型 ...