sklearn 中的 Pipeline 机制

管道机制在机器学习算法中得以应用的根源在于，参数集在新数据集（比如测试集）上的重复使用。

管道机制实现了对全部步骤的流式化封装和管理（streaming workflows with pipelines）。

注意：管道机制更像是编程技巧的创新，而非算法的创新。

接下来我们以一个具体的例子来演示sklearn库中强大的Pipeline用法：

1.加载数据集

 
 

  
  
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from pandas as pd
from sklearn.cross_validation import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

df = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/'
                 'breast-cancer-wisconsin/wdbc.data',header=None)
                                 # Breast Cancer Wisconsin dataset

X,y = df.values[:,2:],df.values[:,102); box-sizing: border-box;">1]
                                # y为字符型标签
                                # 使用LabelEncoder类将其转换为0开始的数值型
encoder = LabelEncoder()
y = encoder.fit_transform(y)
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=.2,random_state=0)

2.构思算法的流程

可放在Pipeline中的步骤可能有：

• 特征标准化是需要的，可作为第一个环节
• 既然是分类器，classifier也是少不了的，自然是最后一个环节
• 中间可加上比如数据降维（PCA）
• 。。。

  
  
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import StandardScaler
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

from sklearn.pipeline import Pipeline

pipe_lr = Pipeline([('sc',StandardScaler()),('pca',PCA(n_components=2)),0); box-sizing: border-box;">'clf',LogisticRegression(random_state=1))
                    ])
pipe_lr.fit(X_train,y_train)
print('Test accuracy: %.3f' % pipe_lr.score(X_test,y_test))

                # Test accuracy: 0.947

Pipeline对象接受二元tuple构成的list，每一个二元 tuple 中的第一个元素为 arbitraryidentifier string，我们用以获取（access）Pipeline object 中的 individual elements，二元 tuple 中的第二个元素是 scikit-learn与之相适配的transformer 或者 estimator。

  
  
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Pipeline([(1))])

3.Pipeline执行流程的分析

Pipeline 的中间过程由scikit-learn相适配的转换器（transformer）构成，最后一步是一个estimator。比如上述的代码，StandardScaler和PCAtransformer构成intermediate steps，LogisticRegression 作为最终的estimator。

当我们执行pipe_lr.fit(X_train,y_train)时，首先由StandardScaler在训练集上执行fit和transform方法，transformed后的数据又被传递给Pipeline对象的下一步，也即PCA()。和StandardScaler一样，PCA也是执行fit和transform方法，最终将转换后的数据传递给LosigsticRegression。整个流程如下图所示：

4.pipeline 与深度神经网络的multi-layers

只不过步骤（step）的概念换成了层（layer）的概念，甚至the last step 和 输出层的含义都是一样的。

只是抛出一个问题，是不是有那么一丢丢的相似性？