sparkmllib中pipeline

在Spark MLlib中，Pipeline是一个用于构建和组织机器学习工作流程的概念和工具。它由多个Transformer和Estimator组成，用于处理和转换数据，并训练和应用机器学习模型。

引用提到了Pipeline是一个Estimator，这意味着它可以作为一个整体来进行训练和评估，产生一个PipelineModel。PipelineModel本身也是一个Transformer，可以用于在测试数据上进行预测。

引用提到了Pipeline的stages，这些stages被定义为一个顺序数组，用于指定数据处理和转换的顺序。目前给出的例子都是线性的Pipeline，即每个stage使用前一stage产生的数据。但如果Pipeline形成为DAG（有向无环图），则可以创建非线性的Pipelines。在这种情况下，stage必须按照拓扑顺序进行指定。

引用简要介绍了Pipeline的作用，它用于连接多个Transformers和Estimators，以确定整个机器学习工作流程。Pipeline可以帮助我们更好地组织和管理机器学习任务，使其更加灵活高效。

综上所述，在Spark MLlib中，Pipeline是一个用于构建和组织机器学习工作流程的工具，它由多个Transformer和Estimator组成，可以进行数据处理和转换，并训练和应用机器学习模型。它的stages可以按顺序指定，也可以形成非线性的DAG结构。Pipeline的主要作用是连接和管理整个机器学习任务的流程。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [SparkMl之pipeline](https://blog.csdn.net/lukabruce/article/details/126054328)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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