Pipeline 管道

• Pipeline 可以包含多個處理步驟，如數據清理、特徵工程、模型訓練等。
• 每個步驟都可以使用不同的算法和參數進行配置。
• Pipeline 可以自動處理數據流，確保每個步驟的輸出都是下一步的輸入。
• 它可以與交叉驗證和超參數調優等技術結合使用，以提高模型性能。
• Pipeline 也可以與 GridSearchCV 等工具結合使用，以自動化超參數調優過程。

GridSearchCV 網格搜索交叉驗證

• GridSearchCV 是一種用於超參數調優的技術，通過在給定的參數範圍內進行網格搜索，尋找最佳的模型參數組合。
• 它允許用戶定義一組超參數的候選值，然後使用交叉驗證評估每組參數的模型性能。
• GridSearchCV 的主要優點是可以自動化超參數調優過程，並提高模型的預測性能。
• GridSearchCV亦可搭配pipeline使用，形成一個完整的工作流程。
• 圖例為 Pipeline 與 GridSearchCV 的結合使用示意圖：

XGBRegressor調參：
實作範例程式碼📖