sklearn.pipeline.Pipeline管道简化工作流
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
Pipeline对象接收元组构成的列表作为输入,每个元组第一个值作为变量名,元组第二个元素是sklearn中的transformer或Estimator。管道中间每一步由sklearn中的transformer构成,最后一步是一个Estimator
from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 用于进行数据标准化 from sklearn.decomposition import PCA # 用于进行特征降维 from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 用于模型预测 from sklearn.pipeline import Pipeline pipe_lr = Pipeline([('scl', StandardScaler()), ('pca', PCA(n_components=2)), ('clf', LogisticRegression(random_state=1))]) pipe_lr.fit(X_train, y_train) print('Test Accuracy: %.3f' % pipe_lr.score(X_test, y_test)) y_pred = pipe_lr.predict(X_test)