Некоторые преимущества использования Pipeline для обработки данных в Scikit-learn:

• Читаемость кода и его сопровождение. 1 Объединение нескольких шагов в единый конвейер упрощает понимание рабочего процесса. 1 Каждый шаг в конвейере чётко определён. 1
• Воспроизводимость. 1 Конвейеры гарантируют, что к данным обучения и тестирования применяется одинаковая последовательность преобразований. 1 Это помогает предотвратить утечку данных. 1
• Настройка гиперпараметров. 1 Конвейеры легко интегрируются с инструментами настройки гиперпараметров Scikit-learn, такими как GridSearchCV и RandomizedSearchCV. 1 Это позволяет оптимизировать параметры как этапов предварительной обработки, так и модели в рамках единого поиска. 1
• Модульность. 1 Конвейеры позволяют инкапсулировать различные этапы процесса машинного обучения в повторно используемые компоненты. 1 Это упрощает эксперименты с различными методами и моделями предварительной обработки. 1
• Лёгкость развёртывания и производственного использования. 2 Конвейеры облегчают переход от разработки модели к её развёртыванию. 2 Это достигается за счёт того, что все шаги и обучение модели применяются последовательно в одном порядке. 2