sklearn 中的 Pipeline 机制

from sklearn.pipeline import Pipeline

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

import pandas as pd
from sklearn.cross_validation import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelEncoderdf = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/''breast-cancer-wisconsin/wdbc.data', header=None)# Breast Cancer Wisconsin datasetX, y = df.values[:, 2:], df.values[:, 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)>>> encoder.transform(['M', 'B'])array([1, 0])
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）
。。。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.pipeline import Pipelinepipe_lr = Pipeline([('sc', StandardScaler()),('pca', PCA(n_components=2)),('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 arbitrary identifier 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。

Pipeline([('sc', StandardScaler()), ('pca', PCA(n_components=2)), ('clf', LogisticRegression(random_state=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PCA transformer 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？