4.4.3 Pipeline的构建和使用

文档摘要

4.4.3 Pipeline的构建和使用 Spark ML Pipelines：Pipeline 的构建与使用详解 Spark ML Pipelines 概述在传统的机器学习工作流程中，数据预处理、特征工程、模型训练和评估通常是分散且独立的操作。这种方式不仅代码冗余，而且容易出错，特别是在需要重复实验和部署模型时，维护和管理变得异常复杂。Spark ML Pipelines 的出现正是为了解决这些痛点。 ML Pipelines 的核心思想是将整个机器学习流程定义为一个管道（Pipeline），它由一系列有序的阶段（stages）组成。每个阶段可以是数据转换操作（Transformer）或模型训练操作（Estimator）。