文章 2024-11-26 来自:开发者社区

Scikit-learn Pipeline完全指南:高效构建机器学习工作流

在机器学习工作流程中,组合估计器通过将多个转换器(Transformer)和预测器(Predictor)整合到一个管道(Pipeline)中,可以有效简化整个过程。这种方法不仅简化了数据预处理环节,还能确保处理过程的一致性,最大限度地降低数据泄露的风险。构建组合估计器最常用的工具是Scikit-learn提供的Pipeline类。 关键术语 估计器(Estimator)泛指任何实现了 fit .....

Scikit-learn Pipeline完全指南:高效构建机器学习工作流
阿里云文档 2024-02-08

如何部署Pipeline在线服务,有哪些使用限制和前提条件

Designer支持将一个包含数据预处理、特征工程、模型预测的离线数据处理pipeline,打包成一个Pipeline模型,并一键部署为EAS在线服务。

文章 2023-07-05 来自:开发者社区

Scikit-learn中的Pipeline:让机器学习流程更加简单、高效、可靠

Scikit-learn是一个非常流行的机器学习库,提供了各种各样的算法、工具和API,让用户可以轻松地构建和调整机器学习模型。其中一个非常有用的工具是Pipeline,它可以将多个数据预处理步骤和机器学习模型组合在一起,构建起整个机器学习流程。在这篇博客中,我们将介绍Scikit-learn中的Pipeline,包括Pipeline的基本概念、使用方法和实际案例。这篇博客将将解如何使用Pipe....

Scikit-learn中的Pipeline:让机器学习流程更加简单、高效、可靠
文章 2022-02-17 来自:开发者社区

Kubeflow Pipeline — 基于Kubernetes 的机器学习工作流

介绍 Pipeline是Kubeflow社区最近开源的一个端到端工作流项目,帮助我们来管理,部署端到端的机器学习工作流。Kubeflow 是一个谷歌的开源项目,它将机器学习的代码像构建应用一样打包,使其他人也能够重复使用。 kubeflow/pipeline 提供了一个工作流方案,将这些机器学习中的应用代码按照流水线的方式编排,形成可重复的工作流。并提供平台,帮助编排,部署,管理,这些端到端机器....

Kubeflow Pipeline — 基于Kubernetes 的机器学习工作流

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