python pipeline的用法及避坑点

时间:2021-11-10 04:19:34 浏览:4次
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

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

以上就是python pipeline的用法及避坑点的详细内容,更多关于python pipeline的使用注意的资料请关注软科小院其它相关文章!

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