В чем заключаются преимущества Pipeline в scikit-learn при работе с регрессионными моделями?

Некоторые преимущества использования Pipeline в scikit-learn при работе с регрессионными моделями:

• Удобство и инкапсуляция. scikit-learn.ru Для обучения целой последовательности моделей достаточно один раз вызвать fit и predict на данных. scikit-learn.ru
• Совместный подбор параметров. scikit-learn.ru Можно одновременно подобрать параметры всех моделей в конвейере. scikit-learn.ru scikit-learn.org
• Безопасность. scikit-learn.ru Pipeline помогает избежать утечки статистики из тестовых данных в обученную модель при кросс-валидации, так как для обучения трансформаторов и предикторов используются одни и те же выборки. scikit-learn.ru
• Воспроизводимость. www.geeksforgeeks.org Одна и та же последовательность преобразований применяется как к обучающим, так и к тестовым данным. www.geeksforgeeks.org
• Модульность. www.geeksforgeeks.org Различные этапы процесса машинного обучения можно разделить на компоненты, которые можно использовать повторно. www.geeksforgeeks.org Это облегчает эксперименты с разными методами предварительной обработки и моделями. www.geeksforgeeks.org
• Читаемость кода и его поддержка. www.geeksforgeeks.org Каждый шаг конвейера чётко определён, что упрощает понимание рабочего процесса. www.geeksforgeeks.org