原文:sklearn 中的 Pipeline 机制 和FeatureUnion

一 pipeline的用法 pipeline可以用于把多个estimators级联成一个estimator,这么 做的原因是考虑了数据处理过程中一系列前后相继的固定流程,比如feature selection gt normalization gt classification pipeline提供了两种服务: Convenience:只需要调用一次fit和predict就可以在数据集上训练一组e ...

2017-06-09 09:31 0 6335 推荐指数:

查看详情

sklearn Pipeline 机制

本文转自 https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/50521648 管道机制在机器学习算法得以应用的根源在于,参数集在新数据集(比如测试集)上的重复使用。 管道机制实现了对全部步骤的流式化封装和管理(streaming ...

Mon Oct 26 23:56:00 CST 2020 0 537
Pipeline, ColumnTransformer和FeatureUnion

作者|Zolzaya Luvsandorj 编译|VK 来源|Towards Datas Science 掌握sklearn必须知道这三个强大的工具。因此,在建立机器学习模型时,学习如何有效地使用这些方法是至关重要的。 在深入讨论之前,我们先从两个方面着手: Transformer ...

Thu Oct 22 06:21:00 CST 2020 0 637
sklearnPipeline

  在将sklearn的模型持久化时,使用sklearn.pipeline.Pipeline(steps, memory=None)将各个步骤串联起来可以很方便地保存模型。   例如,首先对数据进行了PCA降维,然后使用logistic regression进行分类,如果不使用pipeline ...

Thu Jul 19 01:13:00 CST 2018 0 1347
Python中使用sklearnPipeline 管道机制

pipeline管道机制使用方法: 流水线的输入为一连串的数据挖掘步骤,其中最后一步必须是估计器(Estimator),可理解成分类器前几步是转换器(Transformer)。输入的数据集经过转换器的处理后,输出的结果作为下一步的输入。 最后,用位于流水线最后一步的估计器对数据进行分类 ...

Thu Apr 23 23:28:00 CST 2020 0 1551
sklearn pipeline

sklearn.pipeline pipeline的目的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。 优点: 1.直接调用fit和predict方法来对pipeline的所有算法模型进行训练和预测 2.可以结合grid search ...

Sun Apr 07 07:05:00 CST 2019 0 498
Tomcat容器的pipeline机制

本文主要目的是讲解tomcatpipeline机制,涉及部分源码分析 之前我们在前面的文章介绍过,tomcatContainer有4种,分别是Engine,Host,Context,Wrapper,这4个Container的实现类分别是StandardEngine,StandardHost ...

Mon Aug 29 07:57:00 CST 2016 0 2697
多项式回归原理及在sklearn的使用+pipeline

相对于线性回归模型只能解决线性问题,多项式回归能够解决非线性回归问题。 拿最简单的线性模型来说,其数学表达式可以表示为:y=ax+b,它表示的是一条直线,而多项式回归则可以表示成:y=ax2+bx+ ...

Wed Sep 12 06:39:00 CST 2018 0 3727
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM