Machine learning : les fondamentaux

CHAPITRE 19 Pipelines

La librairie scikit-learn connaît le concept de pipeline. Sa classe Pipeline permet d’enchaîner des transformeurs et des modèles en considérant le processus global comme un nouveau modèle scikit-learn. Vous pouvez bien sûr y ajouter de la logique spécifique.

Pipeline de classification

Voici un exemple qui définit une fonction nommée tweak_titanic à l’intérieur d’un pipeline :

>>> from sklearn.base import (
...    BaseEstimator,
...    TransformerMixin,
... )
>>> from sklearn.pipeline import Pipeline

>>> def tweak_titanic(df): ... df = df.drop( ... columns=[ ... "name", ... "ticket", ... "home.dest", ... "boat", ... "body", ... "cabin", ... ... ] ... ).pipe(pd.get_dummies, drop_first=True) ... return df >>> class TitanicTransformer( ...