機器學習 構建機器學習流水線

from sklearn.datasets import samples_generator

from sklearn.ensemble import randomforestclassifier
from sklearn.feature_selection import selectkbest, f_regression
from sklearn.pipeline import pipeline
#生成樣本資料,可以通過修改n_feature引數來修改特徵向量的維數
x, y = samples_generator.make_classification(
n_informative=4, n_features=20, n_redundant=0, random_state=5)
#特徵選擇器
selector_k_best = selectkbest(f_regression, k = 10)
#隨機森林分類器
classifier = randomforestclassifier(n_estimators=50, max_depth=4)
#建立流水線
pipelineclassifier = pipeline([('selector', selector_k_best),('rf', classifier)])
#可以使用如下方法更新這些引數
#pipelineclassifier.set_params(selector__k = 6, rf_n_estimators = 25)
#訓練分類器
pipelineclassifier.fit(x, y)
#**輸出結果
predict = pipelineclassifier.predict(x)
print('predictions:\n', predict)
#評價分類器的效能
CPU設計學習 流水線
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