sklearn.pipeline.make_pipeline¶
sklearn.pipeline.make_pipeline(*steps, **kwargs)
[源码]
根据给定的估计器构造管道。
这是Pipeline构造函数的简写；它不需要也不允许命名估计器。而是将其名称自动设置为其类型的小写字母。
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| *steps | list of estimators. |
| memory | str or object with the joblib.Memory interface, default=None 用于缓存管道中拟合的转换器。默认情况下，不执行缓存。如果给定一个字符串，它就是到缓存目录的路径。启用缓存会在拟合前触发转换器的克隆。因此，不能直接检查提供给管道的转换器实例。可以使用属性 named_steps或steps检查管道中的估计器。当拟合耗时时，缓存转换器是有利的。 |
| verbose | bool, default=False 如果为True，则在完成每个step时会打印经过的时间。 |
| 返回值 | 说明 |
|---|---|
| p | Pipeline |
另见：
sklearn.pipeline.Pipeline用于使用最后一个估计器创建转换管道的类。
示例
>>> from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
>>> from sklearn.preprocessing import StandardScaler
>>> make_pipeline(StandardScaler(), GaussianNB(priors=None))
Pipeline(steps=[('standardscaler', StandardScaler()),
('gaussiannb', GaussianNB())])
