Часто, работая над проектами по науке о данных, нам необходимо создавать конвейеры для прогнозного моделирования, потому что это делает возможным применение шагов предварительной обработки данных и построение модели по сравнению с ручным выполнением всех этих шагов. К счастью, scikit-learn предоставляет функциональные возможности для построения конвейеров прогнозирования на ходу. Он предоставляет два метода, т.е. Pipeline и make_pipeline . Хотя оба они обеспечивают одинаковую..

Это небольшая статья, которая поможет вам создать пайплайн на наборе данных iris. Мы начнем с импорта набора данных, и вы сможете изучить переменные и выполнить предварительную обработку набора данных, которая может включать такие шаги, как поиск пропущенных значений, кодирование категориальных значений. Импорт всех необходимых библиотек и загрузка набора данных. Выполнив основные шаги предварительной обработки, мы можем продолжить и построить простой конвейер модели машинного..