这篇教程python pipeline的用法及避坑点写得很实用，希望能帮到您。
说明1、在使用之前需要在settings中打开。 2、pipeline在settings中键表示位置(即pipeline在项目中的位置可以自定义)，值表示离引擎的距离，越近数据越先通过：权重值小的优先执行。 3、当pipeline较多时，process_item的方法必须是returnitem，否则后一个pipeline获得的数据就是None值。 pipeline中必须有process_item方法，否则item无法接收和处理。 实例from sklearn.pipeline import Pipelinefrom sklearn.svm import SVCfrom sklearn.decomposition import PCAestimators = [('reduce_dim', PCA()), ('clf', SVC())]pipe = Pipeline(estimators)pipe内容扩展： 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。 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的用法及避坑点的详细内容，更多关于python pipeline的使用注意的资料请关注51zixue.net其它相关文章！
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