机器学习管道：自动化工作流的实用指南

### 机器学习管道：自动化工作流的实用指南 #### 1. 概述 在机器学习（ML）领域，找到合适的参数和超参数组合以优化模型性能是一项耗时的任务。机器学习管道（ML Pipeline）在这一过程中发挥着重要作用，它可以自动化许多ML工作流中的任务。本文将以信用卡申请数据集为例，介绍如何使用scikit-learn的管道工具实现数据预处理、特征提取、降维等任务的自动化。 #### 2. 业务背景 假设你在银行的信用卡部门工作，为了提高模型性能，你对数据集进行了大量实验，但发现这一过程非常耗时，且交付结果的截止日期临近。为了加快进程，你决定使用ML管道来自动化和加速ML任务。 #### 3. 准备数据集 在使用管道之前，需要先准备好数据集。以下是具体步骤： 1. **打开新的Colab笔记本**：开始新的项目。 2. **导入pandas库**：用于数据处理。 ```python import pandas as pd ``` 3. **设置GitHub仓库路径**：下载数据集。 ```python filename = 'https://raw.githubusercontent.com/PacktWorkshops/The-Data-Science-Workshop/master/Chapter15/Dataset/crx.data' ``` 4. **读取文件**：使用`pd.read_csv()`函数读取数据集，并处理缺失值。 ```python credData = pd.read_csv(filename, sep=",", header=None, na_values="?") credData.head() ``` 5. **将类别转换为数值**：将第15列中的`+`和`-`分别转换为1和0。 ```python credData.loc[credData[15] == '+', 15] = 1 credData.loc[credData[15] == '-', 15] = 0 credData.head() ``` 6. **查找缺失值**：使用`.isnull().sum()`函数统计各列的缺失值数量。 ```python credData.isnull().sum() ``` 7. **删除含缺失值的行**：使用`.dropna()`函数删除所有含缺失值的行。 ```python newcred = credData.dropna(axis=0) ``` 8. **查看数据集形状**：使用`.shape`属性查看原始数据集和处理后数据集的形状。 ```python print(credData.shape) print(newcred.shape) ``` 9. **分离特征和标签**：使用`.loc()`函数分离特征变量`X`和标签变量`y`。 ```python X = newcred.loc[:, 0:14] print(X.shape) y = newcred.loc[:, 15] print(y.shape) ``` 10. **划分训练集和测试集**：使用`train_test_split()`函数将数据集划分为训练集和测试集。 ```python from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=123) print(X_train.shape) print(X_test.shape) ``` #### 4. 使