python如何使用pipeline

Python的sklearn.pipeline.Pipeline()函数可以把多个“处理数据的节点”按顺序打包在一起，数据在前一个节点处理之后的结果，转到下一个节点处理。除了最后一个节点外，其他节点都必须实现'fit()'和'transform()'方法， 最后一个节点需要实现fit()方法即可。当训练样本数据送进Pipeline进行处理时， 它会逐个调用节点的fit()和transform()方法，然后点用最后一个节点的fit()方法来拟合数据。

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例如

fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression
fromsklearn.preprocessingimportPolynomialFeatures
fromsklearn.pipelineimportPipeline

defpolynomial_model(degree=1):
polynomial_features=PolynomialFeatures(degree=degree,include_bias=False)
linear_regression=LinearRegression()
pipeline=Pipeline([('polynomial_features',polynomial_features),
('linear_regression',linear_regression)])
returnpipeline