阅读此分步教程，学会通过导入scikit-learn包来搭建一个简单的机器学习流水线(pipeline)

一个机器学习模型中，有很多可移动的组件需要被组合在一起，模型才能被执行并成功的得到结果。把机器学习过程的各个部分结合在一起的过程就被称作一条 pipeline(管道，流水线)。

Pipeline是一个很笼统广义的概念，但对于数据科学家来说却尤为重要。在软件工程领域，人们通过建立pipeline来开发软件，并且从源代码到软件发布都遵循该流程。

同样的，在机器学习中，构建pipeline，使数据沿pipeline“流动”，从原始格式，最终得到有用的信息。这使我们能够建立多种机器学习方法并行的pipeline系统，从而来比较各种方法的性能。

Pipeline的每一步输入的数据，都是经过前一步处理过的，也就是某一数据处理单元的输出，是下一步的输入。

数据在pipeline中流动，就像水在水管中流动。精通pipeline思想，能让我们有效的创建一个无差错的机器学习模型，另外，pipeline也是自动化机器学习系统中非常重要的组成部分。

一条简单的pipeline

我们首先导入一个名为 Iris 的数据集，该数据集可以在 scikit-learn 的简单数据集库中找到(http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/datasets/plot_iris_dataset.html)。

该数据集包含 4 个特征和 150 条数据。我们会用以下几步来构建pipeline，并使用Iris数据集， 来训练我们的模型。对于该数据集，我们考虑的问题是：用四个特征来预测一个给定的 Iris 数据的种类，如图一所示的流程图。

在该pipeline中，我们使用 MinMaxScaler 方法对输入数据进行预处理，用 logistic 回归方法来预测 Iris 的种类。然后，根据准确性来评估模型：

1.第一步是从 scikit-learn 中导入所需的包，这些包提供很多函数来帮助我们完成该任务。

我们必须从 sklearn.pipline 中添加 pipline 方法，该方法会提供一些建立机器学习pipeline的一些必要方法：

from sklearn.datasets import load_iris

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.pipeline import Pipeline

2.接下来导入 Iris 数据集，并将其分为训练和测试集两部分。

在本次示例中，我们用原数据集的80%来训练模型，保留20%的数据来测试模型的准确率。我们能用 shape 函数来查看数据集的维度信息：

# Load and split the data

iris = load_iris()

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data,iris.target, test_size = .2, )

X_train.shape

3.结果显示训练集有4列和120行，符合 Iris 数据集 80% 的比例，结果如下：

4.接下来，我们输出该数据集：

print(X_train)以下是译者运行代码得到的结果:

[[5.1 3.8 1.5 0.3]

[7.7 3. 6.1 2.3]

[6.7 3.1 5.6 2.4]

[5.9 3. 4.2 1.5]

[6.3 2.5 4.9 1.5]

[6.3 3.4 5.6 2.4]

[6.8 3.2 5.9 2.3]

[4.8 3. 1.4 0.3]

[6.7 3. 5. 1.7]

......

5.下一步是创建一个 pipeline 对象，该对象的格式是 (key , value) 对。Key 包含每一步的名字，用字符串表示；value 是函数名或者实际的方法名称。下面的代码片段中，我们将 MinMaxScaler() 方法命名为 minmax，LogisticRegression() 方法命名为 lr：pipe_lr = Pipeline([('minmax', MinMaxScaler()), ('lr'LogisticRegression())])

6.然后，我们将 pipeline 对象 pipe_lr 在训练集上进行拟合：

pipe_lr.fit(X_train, y_train)

7.执行完上述代码后，你会得到下面的输出，该输出展示了拟合后的模型的最终结构：

8.最后一步是用评价函数在测试集上对模型进行评分：

score = pipe_lr.score(X_test, y_test)

print('Logistic Regression pipeline test accuracy: %.3f' % score)

如下图所示，模型的准确率是 0.867，也即 86.7%。

(译注：该准确率和数据集的划分有关系，每次运行，数据集的随机划分不同，准确率也不同)

在该示例中，我们创建了一个包含 minmax 标准化和 Logistic 回归两步的pipeline。当我们在 pipe_lr 上进行拟合时，MinMaxScaler 对输入数据执行了 fit 和 transform 方法，然后数据流向预测函数， logistic回归函数。pipeline中的这些中间步骤被称为 transformers，而最后一步被称作 estimator。

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