Scikit-learn Pipeline完全指南:高效构建机器学习工作流

在机器学习工作流程中,组合估计器通过将多个转换器(Transformer)和预测器(Predictor)整合到一个管道(Pipeline)中,可以有效简化整个过程。这种方法不仅简化了数据预处理环节,还能确保处理过程的一致性,最大限度地降低数据泄露的风险。构建组合估计器最常用的工具是Scikit-learn提供的Pipeline类。

 

https://avoid.overfit.cn/post/915632324fa14e3588539d4294f41077

posted @   deephub  阅读(19)  评论(0)  编辑  收藏  举报
相关博文：
· 集成时间序列模型提高预测精度
· 机器学习模型的集成方法总结：Bagging, Boosting, Stacking, Voting, Blending
· scikit-learn中的Pipeline：构建高效、可维护的机器学习流程
· ML@sklearn@ML流程@part1
· Kaggle学习笔记之Pipelines
阅读排行：
· 全程不用写代码，我用AI程序员写了一个飞机大战
· DeepSeek 开源周回顾「GitHub 热点速览」
· 记一次.NET内存居高不下排查解决与启示
· MongoDB 8.0这个新功能碉堡了，比商业数据库还牛
· 白话解读 Dapr 1.15：你的「微服务管家」又秀新绝活了
历史上的今天：
2023-11-26 使用skforecast进行时间序列预测
2022-11-26 使用Python进行交易策略和投资组合分析
点击右上角即可分享
微信分享提示