各位靓仔靓女，大家好！我是你们今天的机器学习流水线架构师，咱们今天要聊聊Scikit-learn的Pipeline，保证让你的机器学习项目像一条整齐的生产线，高效又优雅！ 开场白：机器学习的厨房，你家的乱不乱？ 大家在搞机器学习的时候，是不是经常碰到这种情况：数据预处理一堆代码，模型训练又一堆代码，调参优化再来一堆代码，最后部署上线，简直像个乱糟糟的厨房，各种调料、食材乱摆乱放，想找个勺子都费劲？ Scikit-learn的Pipeline就是来拯救你这个“脏乱差”厨房的。它可以把一系列的数据处理步骤和模型训练步骤串联起来，形成一个完整的、可重复使用的机器学习工作流。 一、Pipeline是什么？本质就是个串串香！ 简单来说，Pipeline就是一个容器，它可以把多个Scikit-learn的Transformer（转换器，比如标准化、特征选择）和Estimator（估计器，比如分类器、回归器）像串串香一样串起来。 你可以想象一下，把烤串师傅（数据预处理）和烧烤师傅（模型训练）用一条流水线连接起来，顾客（输入数据）来了，烤串师傅负责把肉串穿好，烧烤师傅直接拿过去烤，最后送到顾客嘴里。整 …
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