咱们运用scikit-learn进行机器学习的模型练习时，用到的数据和算法参数会依据详细的状况相应调整改变，

可是，整个模型练习的流程其实迥然不同，一般都是加载数据，数据预处理，特征挑选，模型练习等几个环节。

假如练习的成果不尽善尽美，从数据预处理开端，再次从头练习。

今日介绍的Pipeline（中文称号：流水线），是一种将多个机器学习进程整合在一起的东西。

它能够协助咱们简化了机器学习进程。

1. 什么是 Pipeline

在 scikit-learn 中，Pipeline就像是一个工业生产流水线，把数据预处理、特征挑选、模型练习等多个环节按次序连接起来。

例如，一个典型的机器学习流程或许包括数据标准化、主成分剖析（PCA）进行特征提取，最终运用一个分类器（如支撑向量机）进行分类。

在没有Pipeline流水线的时分，你需求别离对每个进程进行处理，手动将一个进程的输出传递给下一个进程。而Pipeline答应你把这些进程封装到一个目标中，以更简练和高效的办法来处理整个机器学习流程。

从代码视点看，流水线是由一系列的(key, value)对组成。

其间key是一个自定义的称号，用于标识进程；

value是一个完成了fit_transform办法的 scikit-learn 转换器（用于数据预处理和特征提取等），或许是一个仅完成了fit办法的估量器（用于模型练习和猜测）。

2. Pipeline 的作用和优势

2.1. 简化练习流程

运用Pipeline能带来的最大的优点便是简化机器学习模型的练习流程，

咱们不用在每次练习模型或许进行猜测的时分，手动地逐一调用数据预处理、特征工程和模型练习的进程。

比方下面这个示例，没有Pipeline时：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np

# 生成一些模仿数据
X = np.random.rand(100, 1)
y = 2 * X + 1 + 0.1 * np.random.randn(100, 1)

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
# 多项式特征扩展
poly = PolynomialFeatures(degree = 2)
X_poly = poly.fit_transform(X_scaled)
# 线性回归模型练习
model = LinearRegression()
model.fit(X_poly, y)

而运用流水线，代码能够简化为：

from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np

# 生成一些模仿数据
X = np.random.rand(100, 1)
y = 2 * X + 1 + 0.1 * np.random.randn(100, 1)

pipeline = Pipeline([
    ('scaler', StandardScaler()),
    ('poly', PolynomialFeatures(degree = 2)),
    ('model', LinearRegression())
])
pipeline.fit(X, y)

这样不只能够削减代码量，还能使代码结构愈加明晰。

2.2. 防止数据走漏

在机器学习中，数据走漏是一个严峻的问题。

例如，在进行数据预处理和模型挑选时，假如不小心将测验数据的信息走漏到练习数据的处理进程中，会导致模型在测验集上的评价成果过于达观。

Pipeline能够保证每个进程只运用它应该运用的数据，在Pipeline中，练习数据依照进程顺次处理，测验数据也会以相同的次序和办法处理，这样就能够很好地防止数据走漏。

而在穿插验证进程中，Pipeline会主动将每个折叠（fold）的数据依照正确的进程次序进行处理。

假如手动处理各个进程，很简略在穿插验证的进程中过错地运用了悉数数据进行预处理，然后导致数据走漏。

2.3. 便当模型调参

能够将整个Pipeline当作一个模型来进行参数调整。

例如，关于一个包括数据预处理和分类器的Pipeline，能够经过网格查找（Grid Search）或许随机查找（Random Search）等办法来一起调整预处理进程和分类器的参数。

再比方一个包括标准化和支撑向量机分类器的Pipeline，咱们能够一起调整标准化的参数（如with_mean和with_std）和支撑向量机的参数（如C和gamma）来找到最佳的模型装备。

3. Pipeline 运用示例

示例是最好的学习材料，下面运用scikit-learn 库中的 datasets 来别离结构回归、分类和聚类问题的Pipeline示例。

3.1. 猜测糖尿病示例

此示例先对糖尿病数据进行标准化，然后运用线性回归模型进行房价猜测。

from sklearn.datasets import load_diabetes
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

# 加载糖尿病数据集
diabetes = load_diabetes()
X = diabetes.data
y = diabetes.target

# 区分练习集和测验集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

pipeline = Pipeline([
    ('scaler', StandardScaler()),
    ('model', LinearRegression())
])

# 在练习集上练习模型
pipeline.fit(X_train, y_train)

# 在测验集上进行猜测
y_pred = pipeline.predict(X_test)

# 核算均方差错（MSE）来评价模型在测验集上的功能
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("均方差错（MSE）:", mse)

# 核算决定系数（R² 分数）来进一步评价模型拟合优度
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print("决定系数（R² 分数）:", r2)

最终别离运用均方差错（MSE）和决定系数（R² 分数）这两个常见的回归评价目标来衡量模型在测验集上的功能体现，协助了解模型对糖尿病相关目标猜测的精确程度和拟合作用。

3.2. 鸢尾花分类示例

先标准化鸢尾花数据，接着运用支撑向量机分类器对手鸢尾花品种进行分类。

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 区分练习集和测验集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

pipeline = Pipeline([
    ('scaler', StandardScaler()),
    ('classifier', SVC())
])

# 在练习集上练习模型
pipeline.fit(X_train, y_train)

# 在测验集上进行猜测
y_pred = pipeline.predict(X_test)

# 核算精确率来评价模型在测验集上的功能
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("精确率:", accuracy)

3.3. 手写数字聚类示例

先对数据进行标准化，再运用 K-Means 算法对手写数字图像数据进行聚类，这儿简略地假定聚为** 10 类**。

from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载手写数字数据集
digits = load_digits()
X = digits.data

# 区分练习集和测验集（在聚类场景下，区分练习集更多是一种惯例操作示例，实践聚类剖析中依据详细需求而定）
X_train, X_test = train_test_split(X, test_size=0.2, random_state=42)

pipeline = Pipeline([
    ('scaler', StandardScaler()),
    ('clusterer', KMeans(n_clusters=10))  # 假定分为10类，由于手写数字有0-9
])

# 在练习集（这儿可看作悉数数据用于聚类学习的示例状况）上进行聚类练习
pipeline.fit(X_train)

# 获取聚类标签
cluster_labels = pipeline['clusterer'].labels_

# 简略打印测验集上部分数据的聚类标签示例
print("测验集部分数据的聚类标签示例:")
print(cluster_labels[:10])

注：上面的示例我在本机的 sckilit-learn 1.5.2 版别上都运转经过。

4. 总结

Pipeline给咱们的模型练习带来了便当，

不过，为了用好Pipeline，运用时有些当地需求咱们特别留意。

首先是进程次序，数据会依照进程的次序顺次进行处理。

例如，假如你要先进行特征挑选，然后进行数据标准化，那么你需求将特征挑选进程放在标准化进程之前。假如次序过错，或许会导致模型功能下降或许无法正常运转。

其次，各个进程的接口兼容性也很重要，Pipeline中的每个进程都需求满意必定的接口要求。

关于数据预处理进程（转换器），需求完成fit和transform（或许fit_transform）办法；

关于模型练习进程（估量器），需求完成fit办法。

假如自定义的进程没有正确完成这些办法，流水线在运转时会呈现过错。

最终，运用Pipeline进行参数调整时，需求留意参数的命名。

在Pipeline中，参数的称号是由进程称号和实践参数称号组合而成的。

例如，假如你有一个名为scaler的标准化进程，其间有一个参数with_mean，那么在参数调整时，参数称号应该是scaler__with_mean。

这种命名办法能够保证正确地调整每个进程中的参数。