1、在使用之前需要在settings中打開。

2、pipeline在settings中鍵表示位置(即pipeline在項目中的位置可以自定義)，值表示離引擎的距離，越近數據越先通過：權重值小的優先執行。

3、當pipeline較多時，process_item的方法必須是returnitem，否則后一個pipeline獲得的數據就是None值。

pipeline中必須有process_item方法，否則item無法接收和處理。

from sklearn.pipeline import Pipelinefrom sklearn.svm import SVCfrom sklearn.decomposition import PCAestimators = [(’reduce_dim’, PCA()), (’clf’, SVC())]pipe = Pipeline(estimators)pipe

內容擴展：

Python的sklearn.pipeline.Pipeline()函數可以把多個“處理數據的節點”按順序打包在一起，數據在前一個節點處理之后的結果，轉到下一個節點處理。除了最后一個節點外，其他節點都必須實現’fit()’和’transform()’方法， 最后一個節點需要實現fit()方法即可。當訓練樣本數據送進Pipeline進行處理時， 它會逐個調用節點的fit()和transform()方法，然后點用最后一個節點的fit()方法來擬合數據。

from sklearn.linear_model import LinearRegressionfrom sklearn.preprocessing import PolynomialFeaturesfrom 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

以上就是python pipeline的用法及避坑點的詳細內容，更多關于python pipeline的使用注意的資料請關注好吧啦網其它相關文章！