Machine-Learning-Pipelines

Ausführen und Bereitstellen von vollständigen Machine-Learning-Workflows als Pipelines

Eine Pipeline kombiniert und organisiert mehrere Schritte eines Datenverarbeitungs-Workflows. Bei Machine Learning umfassen diese Schritte die Datenvorbereitung, Merkmalsentwicklung, Merkmalsauswahl, Modellierung und Nachbearbeitung. Wird eine Pipeline ausgeführt, wird jeder Schritt auf die Daten angewendet, wenn diese die Pipeline durchqueren. Sie können eine Pipeline nur für die Datenvorverarbeitung oder nur für die Merkmalsentwicklung erstellen. Alternativ können Sie eine kombinierte Machine-Learning-Pipeline mit mehreren Schritten für die Datenvorverarbeitung, Merkmalsentwicklung, Klassifizierung und Regression und Inferenz erstellen.

Objekte

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LearningPipelineMachine learning pipeline (Seit R2026a)
equalWidthBinnerComponentPipeline component for grouping data into equal-width bins (Seit R2026a)
frequencyEncoderComponentPipeline component for frequency encoding categorical variables (Seit R2026a)
kmeansEncoderComponentPipeline component for feature extraction using k-means clustering (Seit R2026a)
normalizerComponentPipeline component for normalizing data (Seit R2026a)
observationImputerComponentPipeline component for imputing missing values (Seit R2026a)
observationRemoverComponentPipeline component for removing observations (Seit R2026a)
oneHotEncoderComponentPipeline component for encoding categorical data into one-hot vectors (Seit R2026a)
outlierImputerComponentPipeline component for imputing outlier values (Seit R2026a)
outlierRemoverComponentPipeline component for removing outlier values (Seit R2026a)
pcaComponentPipeline component for principal component analysis (PCA) (Seit R2026a)
quantileBinnerComponentPipeline component for binning data based on quantiles (Seit R2026a)
ricaComponentPipeline component for feature extraction using reconstruction independent component analysis (RICA) (Seit R2026a)
sparseFilterComponentPipeline component for feature extraction using sparse filtering (Seit R2026a)
featureSelectionClassificationANOVAComponentPipeline component for performing feature selection using ANOVA algorithm (Seit R2026a)
featureSelectionClassificationChi2ComponentPipeline component for performing feature selection using chi-square tests (Seit R2026a)
featureSelectionClassificationKruskalWallisComponentPipeline component for performing feature selection using Kruskal-Wallis test (Seit R2026a)
featureSelectionClassificationMRMRComponentPipeline component for performing MRMR feature selection in classification workflow (Seit R2026a)
featureSelectionClassificationNCAComponentPipeline component for performing feature selection using neighborhood component analysis (NCA) for classification (Seit R2026a)
featureSelectionClassificationReliefFComponentPipeline component for performing feature selection using ReliefF algorithm (Seit R2026a)
featureSelectionRegressionFTestComponentPipeline component for performing feature selection using F-tests (Seit R2026a)
featureSelectionRegressionMRMRComponentPipeline component for performing MRMR feature selection in regression workflow (Seit R2026a)
featureSelectionRegressionNCAComponentPipeline component for performing feature selection using neighborhood component analysis (NCA) for regression (Seit R2026a)
featureSelectionRegressionReliefFComponentPipeline component for performing feature selection using RReliefF algorithm (Seit R2026a)
variableSelectorComponentPipeline component for manual variable selection (Seit R2026a)

Klassifizierungskomponenten

classificationDiscriminantComponentPipeline component for discriminant analysis classification (Seit R2026a)
classificationECOCComponentPipeline component for multiclass classification using error-correcting output codes (ECOC) model (Seit R2026a)
classificationEnsembleComponentPipeline component for ensemble classification (Seit R2026a)
classificationGAMComponentPipeline component for binary classification using generalized additive model (GAM) (Seit R2026a)
classificationKernelComponentPipeline component for classification using Gaussian kernel with random feature expansion (Seit R2026a)
classificationKNNComponentPipeline component for classification using k-nearest neighbor model (Seit R2026a)
classificationLinearComponentPipeline component for binary classification of high-dimensional data using linear model (Seit R2026a)
classificationNaiveBayesComponentPipeline component for multiclass classification using naive Bayes model (Seit R2026a)
classificationNeuralNetworkComponentPipeline component for classification using neural network model (Seit R2026a)
classificationSVMComponentPipeline component for one-class and binary classification using SVM classifier (Seit R2026a)
classificationTreeComponentPipeline component for multiclass classification using binary decision trees (Seit R2026a)

Regressionskomponenten

regressionEnsembleComponentPipeline component for regression using ensemble of learners (Seit R2026a)
regressionGAMComponentPipeline component for generalized additive model (GAM) for regression (Seit R2026a)
regressionGPComponentPipeline component for Gaussian process regression (GPR) (Seit R2026a)
regressionLinearComponentPipeline component for regression of high-dimensional data using a linear model (Seit R2026a)
regressionKernelComponentPipeline component for regression using Gaussian kernel model (Seit R2026a)
regressionNeuralNetworkComponentPipeline component for regression using neural network model (Seit R2026a)
regressionSVMComponentPipeline component for regression using a support vector machine (SVM) model (Seit R2026a)
regressionTreeComponentPipeline component for regression using binary decision trees (Seit R2026a)
functionComponentPipeline component for custom function (Seit R2026a)

Funktionen

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Automatische Verbindung

seriesConnect components in series to create pipeline (Seit R2026a)
parallelConnect components or pipelines in parallel to create pipeline (Seit R2026a)
insertInsert component or pipeline into existing pipeline (Seit R2026a)
replaceReplace existing pipeline component with new component (Seit R2026a)

Manuelle Verbindung

addAdd new component or pipeline to existing pipeline (Seit R2026a)
removeRemove existing components or pipelines from pipeline (Seit R2026a)
connectCreate connections between pipeline components (Seit R2026a)
disconnectRemove connections between ports in pipeline (Seit R2026a)

Hierarchie

expandExpand subpipelines in pipeline (Seit R2026a)
learnInitialize and evaluate pipeline or component (Seit R2026a)
runExecute pipeline or component for inference after learning (Seit R2026a)
pruneRemove unnecessary components and dependencies from pipeline (Seit R2026a)
resetReset pipeline or component (Seit R2026a)
crossvalidateCross-validate pipeline (Seit R2026a)
viewView diagram of pipeline inputs, outputs, components, and connections (Seit R2026a)
describeDisplay summary of pipeline components (Seit R2026a)
packageCreate deployable archive or standalone application from pipeline (Seit R2026a)

Themen

Enthaltene Beispiele

Create Simple Classification Pipeline

Create Simple Classification Pipeline

Create, learn, and run a machine learning pipeline for SVM classification.

Tune Pipeline Hyperparameters Using Cross-Validation

Tune Pipeline Hyperparameters Using Cross-Validation

Use cross-validation to select a pipeline parameter value.