sklearnpip：流水線式機器學習

一、sklearnpipeline: 為機器學習流水線帶來極大方便

sklearnpipeline 是機器學習流程中一項十分重要的工具。當我們的數據預處理、特徵工程以及模型訓練等環節形成了一個有序的流程，如果每次都需要手動對數據進行處理，進而再次訓練，那將是一件十分麻煩的事情，sklearnpipeline 就是為了解決這個問題而設計的。它可以把數據處理的流程封裝在管道里，使數據更為清晰明了，讓開發者可以方便的重複利用。

使用 sklearnpipeline 是十分簡單的。首先，我們需要做的是確定一個流程，然後依次添加，可以使用 Pipeline 來進行模型搭建，使用 fit_transform() 方法來進行模型訓練，pipe實例則可以看做是一個模型。

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 構造iris數據
iris = load_iris()

pipe = make_pipeline(StandardScaler(),
                     PCA(n_components=2),
                     LogisticRegression(random_state=42))
pipe.fit(iris.data, iris.target)

上述代碼演示了一個最簡單的流水線模型的構建及訓練。首先將數據標準化，然後進行特徵降維（這裡我僅保留了前兩個維度），最後使用邏輯回歸進行分類預測。這裡的關鍵是將這三個步驟組起來，使之形成整板流水線。

二、sklearn匹配的python版本: 保障sklearnpip的穩定性

與大多數機器學習庫相比，sklearn對環境的依賴很少。然而，為了保證其穩定性，我們仍然建議使用與sklearn良好匹配的Python版本。其中，sklearn的v0.23需要使用Python 3.7或更高版本。為了確保符合sklearn的要求，我們需要通過以下代碼提示虛擬環境。

# 激活虛擬環境
python -m venv myenv
# 進入環境
source myenv/bin/activate
# 安裝指定版本python
conda install python=3.7

上述代碼演示了如何在虛擬環境中安裝Python指定版本。我們建議在安裝的時候盡量保證各種第三方庫版本最新，避免版本不匹配所造成的影響。

三、sklearnpip 的高級用法: 自定義轉換器和流水線格式化

sklearnpip 的第三個重要特性是它的自定義轉換器。雖然sklearn中有很多標準的轉換器，但當我們的數據處理需求很特別，標準轉換器無法滿足時，我們就需要自定義轉換器。在sklearnpip中，自定義轉換器是與標準轉換器類似的 Python 類。

我們可以實現一個自定義的轉換器來演示。例如，這個自定義的轉換器可以返回一個特徵矩陣的對數值。

import numpy as np
from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin

# 定義新的轉換器
class Log_Transform(BaseEstimator, TransformerMixin):
    
    def __init__(self):
        pass
    
    def transform(self, X):
        return np.log(X)
    
    def fit(self, X):
        return self

在上面的例子中，我們定義了一個新的自定義轉換器，它接受數值列並返回對數值列。我們可以使用這個新的轉換器來修改 sklearnpip 的默認行為（例如規範化、PCA、邏輯回歸等）。以下示例演示如何將 Log_Transform 加入 sklearnpip 的標準流水線中。

pipe = Pipeline([
        ('log_transformer', Log_Transform()),
        ('std_scaler', StandardScaler()),
        ('pca', PCA(n_components=2)),
        ('model', LogisticRegression(random_state=42))
    ])

pipe.fit(iris.data, iris.target)

當我們執行邏輯回歸的時候，數據會首先經過 Log_Transform 轉換器進行對數值的轉換，然後進行標準化，最後進行 PCA 和邏輯回歸操作。

四、總結

sklearnpip 是機器學習流程式開發的重要工具， 它是sklearn中一個非常方便的流水線工具，可以將數據處理的流程封裝在管道里，使數據更為清晰明了，方便重複利用，幫助我們快速構建機器學習項目的流水線。通過本文的介紹，相信大家對 sklearnpip 在機器學習中的應用以及其各項優秀特性會有更深入的了解。