介绍得到sklearn.linear_model import LinearRegression
得到sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
得到sklearn.pipeline import 管道
,
def polynomial_model (=degree 1):
,,,polynomial_features =, PolynomialFeatures (degree =,学位,,include_bias =,假)
,,,linear_regression =, LinearRegression ()
,,,pipeline =,管道(((& # 39;polynomial_features& # 39;,, polynomial_features),
,(& # 39;linear_regression& # 39;,, linear_regression)])
,,,return 管道
这篇文章给大家分享的是有关python中管道的使用方法的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧。
python的sklearn.pipeline.Pipeline()函数可以把多个“处理数据的节点”按顺序打包在一起,数据在前一个节点处理之后的结果,转到下一个节点处理。除了最后一个节点外,其他节点都必须实现& # 39;符合()& # 39;和& # 39;变换()& # 39;方法,最后一个节点需要实现符合()方法即可。当训练样本数据送进管道进行处理时,它会逐个调用节点的配合()和变换()方法,然后点用最后一个节点的配合()方法来拟合数据。
例如
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