【Python】scikit-learn Pipeline と前処理の設定ファイル化 |sklearn.pipeline.Pipeline sklearn.pipeline.Pipeline を上手く使うとfit, transform, predict を一つの Python オブジェクトにまとめられコードが簡潔になったり, 手続き型的なコードと比較してミスが減りやすくなる利点がある。 前処理に関する変換を scikit-learn ぽいクラスにして, これらを繋いだ変換パイプラインを作ってみる。パイプラインで使うには最後のステップ以外は次のステップで使う表現を生成する transform() をクラスメソッドに実装する必要がある。 また, 今回はパラメータに渡す値は設定ファイルから読み出す仕組みにする。 # -*- coding: utf-8 -*- import re import numpy as np import pandas as pd from sklearn.
