本篇內(nèi)容主要講解“python pipeline如何使用”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學(xué)習(xí)“python pipeline如何使用”吧!

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說明

1、在使用之前需要在settings中打開。

2、pipeline在settings中鍵表示位置(即pipeline在項目中的位置可以自定義)，值表示離引擎的距離，越近數(shù)據(jù)越先通過：權(quán)重值小的優(yōu)先執(zhí)行。

3、當(dāng)pipeline較多時，process_item的方法必須是returnitem，否則后一個pipeline獲得的數(shù)據(jù)就是None值。

pipeline中必須有process_item方法，否則item無法接收和處理。

實例

from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.decomposition import PCA
estimators = [("reduce_dim", PCA()), ("clf", SVC())]
pipe = Pipeline(estimators)
pipe

內(nèi)容擴(kuò)展：

Python的sklearn.pipeline.Pipeline()函數(shù)可以把多個“處理數(shù)據(jù)的節(jié)點”按順序打包在一起，數(shù)據(jù)在前一個節(jié)點處理之后的結(jié)果，轉(zhuǎn)到下一個節(jié)點處理。除了最后一個節(jié)點外，其他節(jié)點都必須實現(xiàn)"fit()"和"transform()"方法， 最后一個節(jié)點需要實現(xiàn)fit()方法即可。當(dāng)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)送進(jìn)Pipeline進(jìn)行處理時， 它會逐個調(diào)用節(jié)點的fit()和transform()方法，然后點用最后一個節(jié)點的fit()方法來擬合數(shù)據(jù)。

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.pipeline import Pipeline
 
def polynomial_model(degree = 1):
    polynomial_features = PolynomialFeatures(degree = degree, include_bias = False)
    linear_regression = LinearRegression()
    pipeline = Pipeline([("polynomial_features", polynomial_features),
 ("linear_regression", linear_regression)])
    return pipeline

到此，相信大家對“python pipeline如何使用”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，更多相關(guān)內(nèi)容可以進(jìn)入相關(guān)頻道進(jìn)行查詢，關(guān)注我們，繼續(xù)學(xué)習(xí)！

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