扫二维码与项目经理沟通
我们在微信上24小时期待你的声音
解答本文疑问/技术咨询/运营咨询/技术建议/互联网交流
创新互联www.cdcxhl.cn八线动态BGP香港云服务器提供商，新人活动买多久送多久，划算不套路！
这篇文章给大家分享的是有关python中pipeline的使用方法的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧。
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。
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感谢各位的阅读！关于python中pipeline的使用方法就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！
我们在微信上24小时期待你的声音
解答本文疑问/技术咨询/运营咨询/技术建议/互联网交流
微信二维码
移动版官网