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昨天和刚来项目的机器学习小白解释了一边什么baseline 和pipeline，今天在这里总结一下什么是baseline和pipeline。
1.pipeline
1.1 从管道符到pipeline
先从在linux的管道符讲起，
find ./ | grep wqbin | sort
inux体系下的各种命令工具的处理,可以使用管道符作为传递，这是一种良好的接口规范，工具的功能有公共的接口规范，就像流水线一样，一步接着一步。
而我们只需改动每个参数就可以获取我们想要的结果。该过程就被称之管道机制。
一个基础的 机器学习的Pipeline 主要包含了下述 5 个步骤：
- 数据读取 - 数据预处理 - 创建模型 - 评估模型结果 - 模型调参
上5个步骤可以抽象为一个包括多个步骤的流水线式工作，从数据收集开始至输出我们需要的最终结果。
因此，对以上多个步骤、进行抽象建模，简化为流水线式工作流程则存在着可行性，流水线式机器学习比单个步骤独立建模更加高效、易用。
管道机制在机器学习算法中得以应用的根源在于，参数集在新数据集（比如测试集）上的重复使用。
1.2sklearn中pipeline为例
sklearn也遵循pipeline机制，并封装到 sklearn.pipline命名空间下面
pipeline.FeatureUnion(transformer_list[, …]) Concatenates results of multiple transformer objects. pipeline.Pipeline(steps[, memory]) Pipeline of transforms with a final estimator. pipeline.make_pipeline(*steps, **kwargs) Construct a Pipeline from the given estimators. pipeline.make_union(*transformers, **kwargs) Construct a FeatureUnion from the given trans
PIPELINE
sklearn中把机器学习处理过程抽象为estimator，其中estimator都有fit方法，表示数据进行初始化or训练。estimator有2种：
1、特征变换（transformer）
可以理解为特征工程，即：特征标准化、特征正则化、特征离散化、特征平滑、onehot编码等。该类型统一由一个transform方法，用于fit数据之后，输入新的数据，进行特征变换。
2、预测器（predictor）
即各种模型，所有模型fit进行训练之后，都要经过测试集进行predict所有，有一个predict的公共方法。
上面的抽象的好处即可实现机器学习的pipeline，显然特征变换是可能并行的，通过FeatureUnion实现。特征变换在训练集、测试集之间都需要统一，所以pipeline可以达到模块化的目的。举个NLP处理的例子：
# 生成训练数据、测试数据 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y) # pipeline定义 pipeline = Pipeline([ ('vect', CountVectorizer()), ('tfidf', TfidfTransformer()), ('clf', RandomForestClassifier()) ]) # train classifier pipeline.fit(X_train, y_train) # predict on test data y_pred = pipeline.predict(X_test)
FEATUREUNION
上面看到特征变换往往需要并行化处理，即FeatureUnion所实现的功能。
pipeline = Pipeline([ ('features', FeatureUnion([ ('text_pipeline', Pipeline([ ('vect', CountVectorizer(tokenizer=tokenize)), ('tfidf', TfidfTransformer()) ])), ('findName', FineNameExtractor()) ])) ('clf', RandomForestClassifier()) ])
pipeline还可以嵌套pipeline，整个机器学习处理流程就像流水工人一样。
上面自定义了一个pipeline处理对象FineNameExtractor，该对象是transformer，自定义一个transformer是很简单的，创建一个对象，继承自BaseEstimator, TransformerMixin即可，
代码如下：
from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin class FineNameExtractor(BaseEstimator, TransformerMixin): def find_name(self, text): return True def fit(self, X, y=None): return self def transform(self, X): X_tagged = pd.Series(X).apply(self.find_name) return pd.DataFrame(X_tagged)
执行一个PIPELINE，加上自动调参就可以了，sklearn的调参通过GridSearchCV实现=》pipeline+gridsearch。
GridSearchCV实际上也有fit、predict方法，所以，训练与预测高效抽象的，代码很简洁。
2.baseline
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