sklearn pipeline应用场景

scikit-learn中的Pipeline类是一种方便的工具，可以将多个数据预处理和建模步骤组合成一个整体，在机器学习任务中具有广泛的应用场景。以下是一些常见的Pipeline应用场景：

1. 数据预处理和建模：将数据预处理步骤（如缺失值填充、特征缩放等）和建模步骤（如分类器、回归器等）组合在一起，构建一个完整的机器学习模型。

2. 特征工程：使用Pipeline将多个特征处理步骤（如特征选择、特征提取、特征变换等）组合在一起，从而构建一个完整的特征工程流程，以提高模型的性能。

3. 模型调参：使用Pipeline将多个模型参数调优步骤（如网格搜索、交叉验证等）组合在一起，从而构建一个完整的模型调参流程，以寻找最佳的模型参数组合，提高模型的性能。

4. 机器学习流水线：将多个机器学习任务（如文本分类、图像识别等）组合在一起，构建一个完整的机器学习流水线，以实现自动化的机器学习任务处理。