這篇文章給大家分享的是有關python中pipeline的使用方法的內容。小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧。
Python的sklearn.pipeline.Pipeline()函數可以把多個“處理數據的節點”按順序打包在一起，數據在前一個節點處理之后的結果，轉到下一個節點處理。除了最后一個節點外，其他節點都必須實現'fit()'和'transform()'方法， 最后一個節點需要實現fit()方法即可。當訓練樣本數據送進Pipeline進行處理時， 它會逐個調用節點的fit()和transform()方法，然后點用最后一個節點的fit()方法來擬合數據。
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感謝各位的閱讀！關于python中pipeline的使用方法就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，讓大家可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到吧！
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