这篇文章给大家分享的是有关python中pipeline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'fit()'和'transform()'方法， 最后一个节点需要实现fit()方法即可。当训练样本数据送进Pipeline进行处理时， 它会逐个调用节点的fit()和transform()方法，然后点用最后一个节点的fit()方法来拟合数据。

例如

fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.preprocessingimportPolynomialFeaturesfromsklearn.pipelineimportPipelinedefpolynomial_model(degree=1):polynomial_features=PolynomialFeatures(degree=degree,include_bias=False)linear_regression=LinearRegression()pipeline=Pipeline([('polynomial_features',polynomial_features),('linear_regression',linear_regression)])returnpipeline

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