from sklearn.pipeline import make_pipeline
make_pipeline可以將許多演算法模型串聯起來,可以用於把多個estamitors級聯成乙個estamitor,比如將特徵提取、歸一化、分類組織在一起形成乙個典型的機器學習問題工作流。
使用示例:
lasso = make_pipeline(robustscaler(
), lasso(alpha =
0.0005
, random_state=1)
)
這樣資料會先經過robustscaler處理後在經過lasso處理。
然後可以通過fit和predict方法進行訓練和**,使用方法與其他模型一致。
lasso.set_params(lasso__alpha=
0.0001
)
引數模板:全小寫的模型名__引數 : lasso__alpha WPF使用IDataErrorInfo進行資料校驗
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