当我们对训练集应用各种预处理操作时（特征标准化、主成分分析等等），
我们都需要对测试集重复利用这些参数。
pipeline 实现了对全部步骤的流式化封装和管理，可以很方便地使参数集在新数据集上被重复使用。
pipeline 可以用于下面几处：
- 模块化 Feature Transform，只需写很少的代码就能将新的 Feature 更新到训练集中。
- 自动化 Grid Search，只要预先设定好使用的 Model 和参数的候选，就能自动搜索并记录最佳的 Model。
- 自动化 Ensemble Generation，每隔一段时间将现有最好的 K 个 Model 拿来做 Ensemble。
栗子：
问题是要对数据集 Breast Cancer Wisconsin 进行分类，
它包含 569 个样本，第一列 ID，第二列类别(M=恶性肿瘤，B=良性肿瘤)，
第 3-32 列是实数值的特征。
from pandas as pd
from sklearn.cross_validation import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
df = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/'
'breast-cancer-wisconsin/wdbc.data', header=None)
# Breast Cancer Wisconsin dataset
X, y = df.values[:, 2:], df.values[:, 1]
encoder = LabelEncoder()
y = encoder.fit_transform(y)
>>> encoder.transform(['M', 'B'])
array([1, 0])
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=.2, random_state=0)
我们要用 Pipeline 对训练集和测试集进行如下操作：
- 先用
StandardScaler对数据集每一列做标准化处理，（是 transformer） - 再用
PCA将原始的 30 维度特征压缩的 2 维度，（是 transformer） - 最后再用模型
LogisticRegression。（是 Estimator）
调用 Pipeline 时，输入由元组构成的列表，每个元组第一个值为变量名，元组第二个元素是 sklearn 中的 transformer 或 Estimator。
注意中间每一步是 transformer，即它们必须包含 fit 和 transform 方法，或者 fit_transform。
最后一步是一个 Estimator，即最后一步模型要有 fit 方法，可以没有 transform 方法。
然后用 Pipeline.fit对训练集进行训练，pipe_lr.fit(X_train, y_train)
再直接用 Pipeline.score 对测试集进行预测并评分 pipe_lr.score(X_test, y_test)
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.pipeline import Pipeline
pipe_lr = Pipeline([('sc', StandardScaler()),
('pca', PCA(n_components=2)),
('clf', LogisticRegression(random_state=1))
])
pipe_lr.fit(X_train, y_train)
print('Test accuracy: %.3f' % pipe_lr.score(X_test, y_test))
# Test accuracy: 0.947
还可以用来选择特征：
例如用 SelectKBest 选择特征，
分类器为 SVM，
anova_filter = SelectKBest(f_regression, k=5)
clf = svm.SVC(kernel='linear')
anova_svm = Pipeline([('anova', anova_filter), ('svc', clf)])
完整：
from sklearn import svm
from sklearn.datasets import samples_generator
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import f_regression
from sklearn.pipeline import Pipeline
# generate some data to play with
X, y = samples_generator.make_classification(
n_informative=5, n_redundant=0, random_state=42)
# ANOVA SVM-C
anova_filter = SelectKBest(f_regression, k=5)
clf = svm.SVC(kernel='linear')
anova_svm = Pipeline([('anova', anova_filter), ('svc', clf)])
anova_svm.set_params(anova__k=10, svc__C=.1).fit(X, y)
prediction = anova_svm.predict(X)
anova_svm.score(X, y)
当然也可以应用 K-fold cross validation：
model = Pipeline(estimators)
seed = 7
kfold = KFold(n_splits=10, random_state=seed)
results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold)
print(results.mean())
完整：
# Create a pipeline that standardizes the data then creates a model
from pandas import read_csv
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis
# load data
url = "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/pima-indians-diabetes/pima-indians-diabetes.data"
names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class']
dataframe = read_csv(url, names=names)
array = dataframe.values
X = array[:,0:8]
Y = array[:,8]
# create pipeline
estimators = []
estimators.append(('standardize', StandardScaler()))
estimators.append(('lda', LinearDiscriminantAnalysis()))
model = Pipeline(estimators)
# evaluate pipeline
seed = 7
kfold = KFold(n_splits=10, random_state=seed)
results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold)
print(results.mean())
Pipeline 的工作方式：
当管道 Pipeline 执行 fit 方法时，
首先 StandardScaler 执行 fit 和 transform 方法，
然后将转换后的数据输入给 PCA，
PCA 同样执行 fit 和 transform 方法，
再将数据输入给 LogisticRegression，进行训练。
如下图
资料：
http://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/50521648
https://dnc1994.com/2016/04/rank-10-percent-in-first-kaggle-competition/
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http://www.jianshu.com/p/28f02bb59fe5
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