hayataka2049 https://blog.hatena.ne.jp/hayataka2049/ 静かなる名辞 https://hayataka2049.hatenablog.jp/ python sklearn Tips Pipeline 機械学習 特徴抽出 SVM ランダムフォレスト 主成分分析 機械学習では、何段もの前処理をしてから最終的な分類や回帰のアルゴリズムに入力するということがよくあります。 前処理にはけっこう泥臭い処理も多く、leakageの問題なども絡んできます。はっきり言って自分で書こうとすると面倒くさいです。 こういう問題を（ある程度）解決できるのがsklearnのPipelineです。これについては、以前から「何かあるらしいな」というのは知っていましたが、実際に使ったことはありませんでした。でも、このたび使ってみたら「すげえ」となったので、こうして記事を書いている訳です。 この記事ではPipelineのコンセプトと使い方を簡単に説明します。雰囲気は伝わるかと思います… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fhayataka2049.hatenablog.jp%2Fentry%2F2018%2F02%2F22%2F234011" title="【python】sklearnのPipelineを使うとできること - 静かなる名辞" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2018-02-22 23:40:11 rich https://hayataka2049.hatenablog.jp/entry/2018/02/22/234011 1.0 100%