利用sklearn中pipeline构建机器学习工作流
当我们对训练集应用各种预处理操作时（特征标准化、主成分分析等等）， 我们都需要对测试集重复利用这些参数，以免出现数据泄露（data leakage）。
pipeline 实现了对全部步骤的流式化封装和管理（streaming workflows with pipelines），可以很方便地使参数集在新数据集（比如测试集）上被重复使用。
Pipeline可以将许多算法模型串联起来，比如将特征提取、归一化、分类组织在一起形成一个典型的机器学习问题工作流。主要带来两点好处：
1. 直接调用fit和predict方法来对pipeline中的所有算法模型进行训练和预测。
2. 可以结合grid search对参数进行选择。
1 官方文档
pipeline英文文档和pipeline中文文档
Parameters
- steps : 步骤：列表(list)
被连接的（名称，变换）元组（实现拟合/变换）的列表，按照它们被连接的顺序，最后一个对象是估计器(estimator)。 - memory:内存参数,Instance of sklearn.external.joblib.Memory or string, optional (default=None)
- 属性,name_steps:bunch object，具有属性访问权限的字典
只读属性以用户给定的名称访问任何步骤参数。键是步骤名称，值是步骤参数。或者也可以直接通过”.步骤名称”获取
funcution
- Pipline的方法都是执行各个学习器中对应的方法,如果该学习器没有该方法,会报错
- 假设该Pipline共有n个学习器
- transform,依次执行各个学习器的transform方法
- fit,依次对前n-1个学习器执行fit和transform方法,第n个学习器(最后一个学习器)执行fit方法
- predict,执行第n个学习器的predict方法
- score,执行第n个学习器的score方法
- set_params,设置第n个学习器的参数
- get_param,获取第n个学习器的参数
等等，详情可以参看官方文档。
⭐如何设定参数比便用于网格调参。
2 举例
这个例子是最简单的例子，在参考文献【1】【2】【3】中有许多更为复杂也更实用的例子。这个例子只是用于分析pipeline的流程。
⭐问题是要对数据集 Breast Cancer Wisconsin 进行分类，
它包含 569 个样本，第一列 ID，第二列类别(M=恶性肿瘤，B=良性肿瘤)，第 3-32 列是实数值的特征。
from 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]
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)
我们要用 Pipeline 对训练集和测试集进行如下操作：
- 先用
StandardScaler对数据集每一列做标准化处理，（是 transformer） - 再用
PCA将原始的 30 维度特征压缩的 2 维度，（是 transformer） - 最后再用模型
LogisticRegression。（是 Estimator）
调用 Pipeline 时，输入由元组构成的列表，每个元组第一个值为变量名，元组第二个元素是 sklearn 中的 transformer 或 Estimator。
注意中间每一步是 transformer，即它们必须包含 fit 和 transform 方法，或者 fit_transform。
最后一步是一个 Estimator，即最后一步模型要有 fit 方法，可以没有 transform 方法。
然后用 Pipeline.fit对训练集进行训练，pipe_lr.fit(X_train, y_train)
再直接用 Pipeline.score 对测试集进行预测并评分 pipe_lr.score(X_test, y_test)
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
⭐Pipeline 的工作方式：
当管道 Pipeline 执行 fit 方法时，
首先 StandardScaler 执行 fit 和 transform 方法，
然后将转换后的数据输入给 PCA，
PCA 同样执行 fit 和 transform 方法，
再将数据输入给 LogisticRegression，进行训练。
注意中间每一步是transformer，即它们必须包含 fit 和 transform 方法，或者fit_transform。
最后一步是一个Estimator，即最后一步模型要有 fit 方法，可以没有 transform 方法。
⭐当然，还可以用来选择特征，也可以应用 K-fold cross validation，详见参考文献【5】。
3 参考文献
【1】 Managing Machine Learning Workflows with Scikit-learn Pipelines Part 2: Integrating Grid Search
【2】Managing Machine Learning Workflows with Scikit-learn Pipelines Part 2: Integrating Grid Search
【3】Managing Machine Learning Workflows with Scikit-learn Pipelines Part 3: Multiple Models, Pipelines, and Grid Searches
【4】Using AutoML to Generate Machine Learning Pipelines with TPOT
【5】Automate Machine Learning Workflows with Pipelines in Python and scikit-learn
【6】用 Pipeline 将训练集参数重复应用到测试集