机器学习tip：sklearn中的pipeline

一个典型的机器学习构建包含若干个过程

1. 源数据ETL
2. 数据预处理
3. 特征选取
4. 模型训练与验证

一个典型的机器学习构建包含若干个过程

以上四个步骤可以抽象为一个包括多个步骤的流水线式工作，从数据收集开始至输出我们需要的最终结果。因此，对以上多个步骤、进行抽象建模，简化为流水线式工作流程则存在着可行性，对利用spark进行机器学习的用户来说，流水线式机器学习比单个步骤独立建模更加高效、易用。

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 LabelEncoder
 
df = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/'
                 'breast-cancer-wisconsin/wdbc.data', header=None)
                                 # Breast Cancer Wisconsin dataset
 
X, 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)
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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 LogisticRegression
 
from sklearn.pipeline import Pipeline
 
pipe_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
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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))])
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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：

Reference

https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/50521648

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