python pipeline如何使用

python pipeline如何使用

本篇内容主要讲解“python pipeline如何使用”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“python pipeline如何使用”吧!

说明

1、在使用之前需要在settings中打开。

2、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。

3、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

fromsklearn.pipelineimportPipelinefromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.decompositionimportPCAestimators=[("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。

fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.preprocessingimportPolynomialFeaturesfromsklearn.pipelineimportPipelinedefpolynomial_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

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