我正在尝试建立一个 scikit-learn 管道来简化我的工作。我面临的问题是我不知道哪种算法（随机森林、朴素贝叶斯、决策树等）最适合，所以我需要尝试每种算法并比较结果。然而，管道一次只能采用一种算法吗？例如，下面的管道仅采用 SGDClassifier() 作为算法。

pipeline = Pipeline([
('vect', CountVectorizer()),
('tfidf', TfidfTransformer()),
('clf', SGDClassifier()),])

如果我想比较不同的算法该怎么办？我可以做这样的事情吗？

pipeline = Pipeline([
('vect', CountVectorizer()),
('tfidf', TfidfTransformer()),
('clf', SGDClassifier()),
('classifier', MultinomialNB()),])

我不想将其分解为两个管道，因为数据的预处理非常耗时。

提前致谢！

改进布鲁诺的答案，大多数人真正想做的是能够传递任何分类器（不必对每个分类器进行硬编码）以及每个分类器的任何参数。这是一个简单的方法来做到这一点：

创建适用于任何估算器的切换器类

from sklearn.base import BaseEstimator
class ClfSwitcher(BaseEstimator):

def __init__(
    self, 
    estimator = SGDClassifier(),
):
    """
    A Custom BaseEstimator that can switch between classifiers.
    :param estimator: sklearn object - The classifier
    """ 

    self.estimator = estimator


def fit(self, X, y=None, **kwargs):
    self.estimator.fit(X, y)
    return self


def predict(self, X, y=None):
    return self.estimator.predict(X)


def predict_proba(self, X):
    return self.estimator.predict_proba(X)


def score(self, X, y):
    return self.estimator.score(X, y)

现在您可以为估计器参数传递任何内容。您可以优化传入的任何估计器的任何参数，如下所示：

执行超参数优化

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.linear_model import SGDClassifier
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

pipeline = Pipeline([
    ('tfidf', TfidfVectorizer()),
    ('clf', ClfSwitcher()),
])

parameters = [
    {
        'clf__estimator': [SGDClassifier()], # SVM if hinge loss / logreg if log loss
        'tfidf__max_df': (0.25, 0.5, 0.75, 1.0),
        'tfidf__stop_words': ['english', None],
        'clf__estimator__penalty': ('l2', 'elasticnet', 'l1'),
        'clf__estimator__max_iter': [50, 80],
        'clf__estimator__tol': [1e-4],
        'clf__estimator__loss': ['hinge', 'log', 'modified_huber'],
    },
    {
        'clf__estimator': [MultinomialNB()],
        'tfidf__max_df': (0.25, 0.5, 0.75, 1.0),
        'tfidf__stop_words': [None],
        'clf__estimator__alpha': (1e-2, 1e-3, 1e-1),
    },
]

gscv = GridSearchCV(pipeline, parameters, cv=5, n_jobs=12, return_train_score=False, verbose=3)
gscv.fit(train_data, train_labels)

如何解读clf__estimator__loss

clf__estimator__loss被解释为loss任何参数estimator在哪estimator = SGDClassifier()在最上面的例子中，它本身就是一个参数clf这是一个ClfSwitcher object.