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python pipeline的用法

2023-06-20 16:06:09 862人浏览 独家记忆

Python 官方文档:入门教程 => 点击学习

摘要

本篇内容介绍了“python pipeline的用法”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!说明在使用之前需要在settings中打开

本篇内容介绍了“python pipeline的用法”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!

说明

在使用之前需要在settings中打开。

pipeline在settings中键表示位置(即pipeline在项目中的位置可以自定义),值表示离引擎的距离,越近数据越先通过:权重值小的优先执行。

当pipeline较多时,process_item的方法必须是returnitem,否则后一个pipeline获得的数据就是None值。

pipeline中必须有process_item方法,否则item无法接收和处理。

实例

from sklearn.pipeline import Pipelinefrom sklearn.svm import SVCfrom sklearn.decomposition import PCAestimators = [('reduce_dim', PCA()), ('clf', SVC())]pipe = Pipeline(estimators)pipe

内容扩展:

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。

from sklearn.linear_model import LinearRegressionfrom sklearn.preprocessing import PolynomialFeaturesfrom 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

“python pipeline的用法”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注编程网网站,小编将为大家输出更多高质量的实用文章!

--结束END--

本文标题: python pipeline的用法

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