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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Pipeline進行處理時， 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)。
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例如
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更多學(xué)習(xí)內(nèi)容，請點擊python學(xué)習(xí)網(wǎng)。
本文標(biāo)題：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：python如何使用pipeline
轉(zhuǎn)載來于：http://www.5511xx.com/article/djdhepe.html
