转载自:https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/50521648 from sklearn.pipeline import Pipeline 1 管道机制在机器学习算法中得以应用的根源在于,参数集在新数据集(比如测试集)上的重复使用. 管道机制实现了对全部步骤的流式化封装和管理(streaming workflows with pipelines). 注意:管道机制更像是编程技巧的创新,而非算法的创新. 接下来我们以一个具体的例子来演示s…

一.pipeline的用法 pipeline可以用于把多个estimators级联成一个estimator,这么 做的原因是考虑了数据处理过程中一系列前后相继的固定流程,比如feature selection->normalization->classification pipeline提供了两种服务: Convenience:只需要调用一次fit和predict就可以在数据集上训练一组estimators Joint parameter selection可以把grid search 用在p…

前面提到,应用sklearn中的pipeline机制的高效性:本文重点讨论pipeline与网格搜索在机器学习实践中的结合运用: 结合管道和网格搜索以调整预处理步骤以及模型参数 一般地,sklearn中经常用到网格搜索寻找应用模型的超参数:实际上,在训练数据被送入模型之前,对数据的预处理中也会有超参数的介入,比如给数据集添加多项式特征时所指定的指数大小: 而且,一般都是将数据预处理完成后再传入估计器进行拟合,此时利用网格搜索只会单独调整估计器的超参数:如若利用pipeline结合预处理步骤和模型…

在将sklearn中的模型持久化时,使用sklearn.pipeline.Pipeline(steps, memory=None)将各个步骤串联起来可以很方便地保存模型. 例如,首先对数据进行了PCA降维,然后使用logistic regression进行分类,如果不使用pipeline,那么我们将分别保存两部分内容,一部分是PCA模型,一部分是logistic regression模型,稍微有点不方便.(当然,这么做也完全可以,使用Pipeline只是提供个方便罢了) 1.Pipeline中的…

前期博文提到管道(pipeline)在机器学习实践中的重要性以及必要性,本文则递进一步,探讨实际操作中管道的创建与访问. 已经了解到,管道本质上是一定数量的估计器连接而成的数据处理流,所以成功创建管道的唯一要求就是:管道中所有估计器必须具有fit()和transform()方法,但管道中最后一个估计器只需具有fit()方法足矣: 这个约束条件的目的是保证,管道中后一个估计器能够接受前一个估计器的transform输出. pipeline创建 创建管道一般有两种途径: 如上图,利用Pipeline…

多项式回归以及在sklearn中使用多项式回归和pipeline 多项式回归 线性回归法有一个很大的局限性,就是假设数据背后是存在线性关系的,但是实际上,具有线性关系的数据集是相对来说比较少的,更多时候,数据之间是具有的非线性的关系,那么我们想要用线性回归法来对非线性的数据进行处理应该怎么办呢,我们可以使用多项式回归的手段来改进线性回归法,使线性回归法也可以对非线性的数据进行处理,并进行预测 通过多项式回归可以引出一个很重要的概念,即模型泛化的问题 什么是多项式回归呢? 对于线性回归来说,对于数…

[原文]https://github.com/code4craft/netty-learning/blob/master/posts/ch3-pipeline.md Channel是理解和使用Netty的核心.Channel的涉及内容较多,这里我使用由浅入深的介绍方法.在这篇文章中,我们主要介绍Channel部分中Pipeline实现机制.为了避免枯燥,借用一下<盗梦空间>的“梦境”概念,希望大家喜欢. 一层梦境:Channel实现概览 在Netty里,Channel是通讯的载体,而Chann…

这个repo 用来记录一些python技巧.书籍.学习链接等,欢迎stargithub地址sklearn是利用python进行机器学习中一个非常全面和好用的第三方库,用过的都说好.今天主要记录一下sklearn中关于交叉验证的各种用法,主要是对sklearn官方文档 Cross-validation: evaluating estimator performance进行讲解,英文水平好的建议读官方文档,里面的知识点很详细. 先导入需要的库及数据集In [1]: import numpy as n…

投票法(voting)是集成学习里面针对分类问题的一种结合策略.基本思想是选择所有机器学习算法当中输出最多的那个类. 分类的机器学习算法输出有两种类型:一种是直接输出类标签,另外一种是输出类概率,使用前者进行投票叫做硬投票(Majority/Hard voting),使用后者进行分类叫做软投票(Soft voting). sklearn中的VotingClassifier是投票法的实现. 硬投票 硬投票是选择算法输出最多的标签,如果标签数量相等,那么按照升序的次序进行选择.下面是一个例子: fr…

1 概述 1.1 决策树是如何工作的 1.2 构建决策树 1.2.1 ID3算法构建决策树 1.2.2 简单实例 1.2.3 ID3的局限性 1.3 C4.5算法 & CART算法 1.3.1 修改局部最优化条件 1.3.2 连续变量处理手段 1.4 sklearn中的决策树 2 DecisionTreeClassifier与红酒数据集 2.1 重要参数 2.1.1 criterion 2.1.2 random_state & splitter 2.1.3 剪枝参数 2.1.4 目标权重参…