本文轉自 https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/50521648 管道機制在機器學習算法中得以應用的根源在於，參數集在新數據集（比如測試集）上的重復使用。 管道機制實現了對全部步驟的流式化封裝和管理（streaming ...

一、pipeline的用法 pipeline可以用於把多個estimators級聯成一個estimator，這么 做的原因是考慮了數據處理過程中一系列前后相繼的固定流程，比如feature selection->normalization->classification ...

sklearn.pipeline pipeline的目的將許多算法模型串聯起來，比如將特征提取、歸一化、分類組織在一起形成一個典型的機器學習問題工作流。 優點： 1.直接調用fit和predict方法來對pipeline中的所有算法模型進行訓練和預測 2.可以結合grid search ...

相對於線性回歸模型只能解決線性問題，多項式回歸能夠解決非線性回歸問題。 拿最簡單的線性模型來說，其數學表達式可以表示為：y=ax+b，它表示的是一條直線，而多項式回歸則可以表示成：y=ax2+bx+ ...

pipeline管道機制使用方法： 流水線的輸入為一連串的數據挖掘步驟，其中最后一步必須是估計器（Estimator），可理解成分類器前幾步是轉換器（Transformer）。輸入的數據集經過轉換器的處理后，輸出的結果作為下一步的輸入。 最后，用位於流水線最后一步的估計器對數據進行分類 ...

前面一節咱們已經介紹了決策樹的原理已經在sklearn中的應用。那么這里還有兩個數據處理和sklearn應用中的小知識點咱們還沒有講，但是在實踐中卻會經常要用到的，那就是交叉驗證cross_validation和Pipeline。cross_validation是保證了咱們的模型不受數據分布的影響 ...

很多框架都會提供一種Pipeline的機制，通過封裝一系列操作的流程，調用時按計划執行即可。比如netty中有ChannelPipeline，TensorFlow的計算圖也是如此。 下面簡要介紹sklearn中pipeline的使用： ...

在人工智能課程中學習線性回歸一章時，高階線性回歸需要用到PolynomialFeatures方法構造特征。 先看一下官方文檔對於sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures方法的解釋： Generate polynomial ...