10 Python单线以优化您的机器学习管道

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＃简介

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在机器学习方面，效率是关键。编写干净，可读和简洁的代码不仅可以加快开发的速度，还可以使您的机器学习管道更易于理解，共享，维护和调试。 Python具有自然和表现力的语法，非常适合制作强大的单线，这些单线只能在一行代码中处理常见的任务。

本教程将专注于十个实用的单线，这些单线利用Scikit-Learn和Pandas等图书馆的力量来帮助简化您的机器学习工作流程。我们将介绍从数据准备和模型培训到评估和功能分析的所有内容。

Scikit-Learn pandas

让我们开始。

＃设置环境

在制定代码之前，让我们导入我们在整个示例中使用的必要库。

将大熊猫作为pd导入
来自sklearn.model_selection导入train_test_split，cross_val_score，gridSearchcv
从Sklearn.Preprocessing Import StandardardScaler，OneHotenCoder
来自sklearn.linear_model导入logisticRegress
从sklearn.semblection incort intim
来自Sklearn.svm导入SVC
来自Sklearn.Pipeline Import Pipeline
来自sklearn.datasets import load_iris
从sklearn.metrics导入精度

随之而来的是，让我们编码...一次。

＃1。加载数据集

让我们从其中一个基础开始。从项目开始通常意味着加载数据。 Scikit-Learn配备了几个玩具数据集，非常适合测试模型和工作流程。您可以将功能和目标变量加载到单个干净的线路中。

x，y = load_iris（return_x_y = true）

此单线使用load_iris函数，并设置return_x_y = true直接返回功能矩阵X和目标向量y，从而避免了解析类似字典的对象的需要。

load_iris return_x_y = true x y

＃2。将数据分解为培训和测试集

train_test_split test_size = 0.3 strawify = y fit LogisticRegress cv = 5 f1 c