如何构建基于算法链的管道系统？

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对于许多机器学习算法，提供特定的数据表示至关重要。首先，对数据进行收缩处理，然后手动合并特征，再利用无监督机器学习来学习特征。因此，机器学习应用不仅需要单一的数据表示。

对于许多机器学习算法，你提供的特定数据表示非常重要。

• 首先对数据进行缩放，然后手动合并特征，再利用无监督机器学习来学习特征。
• 因此，大多数机器学习应用不仅需要应用单个算法，而且还需要将许多不同的处理步骤和机器学习模型链接在一起。

举一个例子来说明模型链的重要性。
我们知道，可以通过使用 MinMaxScaler 进行预处理来大大提高核 SVM 在 cancer 数据集上的性能。
下面这些代码实现了划分数据、计算最小值和最大值、缩放数据与训练 SVM：

from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.svm import SVC from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.model_selection import train_test_split #加载和划分数据 cancer = load_breast_cancer() X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(cancer.data,cancer.target,random_state=0) #数据缩放 scaler = MinMaxScaler() scaler.fit(X_train) X_train_scaled = scaler.transform(X_train) #在缩放后的数据上学习SVM svc = SVC().fit(X_train_scaled,y_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) print("Test score:{}".format(svc.score(X_test_scaled,y_test))) ''' `Test score:0.972027972027972` ''' 1、用预处理进行参数选择

现在，假设我们希望利用 GridSearchCV 找到更好的 SVC 参数。 我们应该怎么做？一种简单的方法可能如下所示：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV #网格参数 param_grid = {'C': [0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100], 'gamma': [0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100]} #创建GridSearchCV实例,折数为五折 grid = GridSearchCV(SVC(),param_grid,cv=5) #拟合 grid.fit(X_train_scaled,y_train) #打印最优参数 print("Best parammetes:{}".format(grid.best_params_)) print("Best cross-validation accuracy:{:.3f}".format(grid.best_score_)) print("Test score:{:.3f}".format(grid.score(X_test_scaled,y_test))) ''' ``` Best parammetes:{'C': 1, 'gamma': 1} Best cross-validation accuracy:0.981 Test score:0.972 ``` '''