python的sklearn.pipeline.pipeline()函式可以把多個「處理資料的節點」按順序打包在一起，資料在前乙個節點處理之後的結果，轉到下乙個節點處理。除了最後乙個節點外，其他節點都必須實現'fit()'和'transform()'方法， 最後乙個節點需要實現fit()方法即可。當訓練樣本資料送進pipeline進行處理時， 它會逐個呼叫節點的fit()和transform()方法，然後點用最後乙個節點的fit()方法來擬合資料。
例如：
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
python中sklearn的pipeline模組
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