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中的所有算法模型进行训练和预测 2.可以结合grid search ...

　　在将sklearn中的模型持久化时，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 ...

本文转自 https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/50521648 管道机制在机器学习算法中得以应用的根源在于，参数集在新数据集（比如测 ...

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->normalization->classification ...

0. 引言 　　利用机器学习的方法训练微笑检测模型，输入一张人脸照片，判断是否微笑； 　　精度在 95% 左右（ 使用的数据集中 69 张没笑脸，65 张有笑脸 ）； 　　　　图1 测试图像与检测结果 　　　　　项目实现的笑脸识别，并不是通过 计算嘴唇角度，满足一定弧度认定 ...

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 ...

前面一节咱们已经介绍了决策树的原理已经在sklearn中的应用。那么这里还有两个数据处理和sklearn应用中的小知识点咱们还没有讲，但是在实践中却会经常要用到的，那就是交叉验证cross_validation和Pipeline。cross_validation是保证了咱们的模型不受数据分布的影响 ...

sklearn是scikit-learn的简称，诸多python工具包都需要这个库 安装顺序： 　　wheel 　　numpy 　　scipy 　　sklearn 因为这个库一直安装不好，都没有动力继续深造机器学习了，，，，kuku 报错 ...