العودة إلى المدونة
Machine Learning 23 يونيو 2026 6 min للقراءة

خط أنابيب Scikit-Learn من الألف إلى الياء

قم ببناء خطوط عمل نظيفة وجاهزة للإنتاج لتعلم الآلة باستخدام Pipeline و ColumnTransformer في Scikit-Learn.

لماذا نستخدم خطوط الأنابيب (Pipelines)؟

تمنع خطوط الأنابيب تسرب البيانات من خلال ضمان أن جميع التحويلات (مثل القياس) يتم تطبيقها فقط على بيانات التدريب أثناء التحقق المتقاطع.

مثال لخط الأنابيب

from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

pipeline = Pipeline([
    ('scaler', StandardScaler()),
    ('classifier', LogisticRegression())
])
pipeline.fit(X_train, y_train)
PipelineScikit-learnPython
Z

Zakaria Kassemi

مهندس ذكاء اصطناعي وأنظمة ML — المغرب