导语：
本文主要介绍了关于python如何使用pipeline的相关知识，包括python strip函数，以及pipeline python这些编程知识，希望对大家有参考作用。
Python 的 sklearn.pipeline.Pipeline() 函数可以将多个“数据处理节点”按顺序打包在一起，数据由上一个节点处理后，转移到下一个节点进行处理。除了最后一个节点，其他所有节点都必须实现'fit()'和'transform()'方法，最后一个节点需要实现fit()方法。当训练样本数据发送到 Pipeline 进行处理时，会一一调用节点的 fit() 和 transform() 方法，然后使用最后一个节点的 fit() 方法对数据进行拟合。
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例如
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.pipeline import Pipeline
def polynomial_model(degree = 1):
polynomial_features = PolynomialFeatures(degree = degree, include_bias = False)
linear_regression = LinearRegression()
pipeline = Pipeline([('polynomial_features', polynomial_features),
('linear_regression', linear_regression)])
return pipeline本文为原创文章，版权归知行编程网所有，欢迎分享本文，转载请保留出处！
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