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!
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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。
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.decomposition import PCA
estimators = [("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 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到此，相信大家对“python pipeline如何使用”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
