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机器学习平台：Microsoft Azure Machine Learning二次开发_（7）.机器学习管道(Pipeline)设计与执行.docx

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    机器学习管道(Pipeline)设计与执行

    在机器学习项目中，从数据预处理到模型训练，再到模型评估和部署，每个步骤都是相互独立但又紧密相关的。为了提高开发效率和模型的可复用性，机器学习管道（Pipeline）的设计和执行变得尤为重要。MicrosoftAzureMachineLearning提供了一套强大的工具和框架，帮助数据科学家和开发人员构建和管理复杂的机器学习管道。本节将详细介绍如何在AzureMachineLearning中设计和执行机器学习管道，包括数据准备、模型训练、模型评估和部署等关键步骤。

    1.机器学习管道概述

    机器学习

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