一、sklearnpipeline: 为机器学习流水线带来极大方便
sklearnpipeline 是机器学习流程中一项十分重要的工具。当我们的数据预处理、特征工程以及模型训练等环节形成了一个有序的流程，如果每次都需要手动对数据进行处理，进而再次训练，那将是一件十分麻烦的事情，sklearnpipeline 就是为了解决这个问题而设计的。它可以把数据处理的流程封装在管道里，使数据更为清晰明了，让开发者可以方便的重复利用。
使用 sklearnpipeline 是十分简单的。首先，我们需要做的是确定一个流程，然后依次添加，可以使用 Pipeline 来进行模型搭建，使用 fit_transform() 方法来进行模型训练，pipe实例则可以看做是一个模型。
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
# 构造iris数据
iris = load_iris()
pipe = make_pipeline(StandardScaler(),
PCA(n_components=2),
LogisticRegression(random_state=42))
pipe.fit(iris.data, iris.target)
上述代码演示了一个最简单的流水线模型的构建及训练。首先将数据标准化，然后进行特征降维（这里我仅保留了前两个维度），最后使用逻辑回归进行分类预测。这里的关键是将这三个步骤组起来，使之形成整板流水线。
二、sklearn匹配的python版本: 保障sklearnpip的稳定性
与大多数机器学习库相比，sklearn对环境的依赖很少。然而，为了保证其稳定性，我们仍然建议使用与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。为了确保符合sklearn的要求，我们需要通过以下代码提示虚拟环境。
# 激活虚拟环境 python -m venv myenv # 进入环境 source myenv/bin/activate # 安装指定版本python conda install python=3.7
上述代码演示了如何在虚拟环境中安装Python指定版本。我们建议在安装的时候尽量保证各种第三方库版本最新，避免版本不匹配所造成的影响。
三、sklearnpip 的高级用法: 自定义转换器和流水线格式化
sklearnpip 的第三个重要特性是它的自定义转换器。虽然sklearn中有很多标准的转换器，但当我们的数据处理需求很特别，标准转换器无法满足时，我们就需要自定义转换器。在sklearnpip中，自定义转换器是与标准转换器类似的 Python 类。
我们可以实现一个自定义的转换器来演示。例如，这个自定义的转换器可以返回一个特征矩阵的对数值。
import numpy as np
from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin
# 定义新的转换器
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，我们定义了一个新的自定义转换器，它接受数值列并返回对数值列。我们可以使用这个新的转换器来修改 sklearnpip 的默认行为（例如规范化、PCA、逻辑回归等）。以下示例演示如何将 Log_Transform 加入 sklearnpip 的标准流水线中。
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)
当我们执行逻辑回归的时候，数据会首先经过 Log_Transform 转换器进行对数值的转换，然后进行标准化，最后进行 PCA 和逻辑回归操作。
四、总结
sklearnpip 是机器学习流程式开发的重要工具， 它是sklearn中一个非常方便的流水线工具，可以将数据处理的流程封装在管道里，使数据更为清晰明了，方便重复利用，帮助我们快速构建机器学习项目的流水线。通过本文的介绍，相信大家对 sklearnpip 在机器学习中的应用以及其各项优秀特性会有更深入的了解。
