使用Scikit-learn Pipeline简化机器学习工作流
原文英文，约1500词，阅读约需6分钟。发表于：。Learn how to enhance the quality of your machine learning code using Scikit-learn Pipeline and ColumnTransformer.
本文介绍了使用Scikit-learn Pipeline和ColumnTransformer提高机器学习代码质量的方法。通过整合多个转换和模型为一个实体，Pipeline简化了预处理和建模步骤，减少了代码复杂性，确保了数据预处理的一致性，帮助超参数调整，并使工作流更有组织和易于维护。通过比较传统方法和使用Pipeline的高效方法，本文使用Kaggle的Bank Churn数据集训练了一个随机森林分类器。通过将预处理和训练步骤结合到一个Pipeline中，可以更高效和简单地编写代码，并且可以轻松添加或删除训练流程中的新步骤。最后，本文介绍了如何保存和加载Pipeline对象，以及如何使用Pipeline进行预测和评估模型性能。
