Was ist eine Pipeline
Im vorherigen Abschnitt wurden drei Vorverarbeitungsschritte durchgeführt: Imputation, Kodierung und Skalierung.
Die Vorverarbeitungsschritte wurden nacheinander angewendet, indem bestimmte Spalten transformiert und anschließend wieder in das X-Array zusammengeführt wurden. Dieser Ansatz kann umständlich sein, insbesondere mit dem OneHotEncoder, der die Anzahl der Spalten verändert.
Ein weiterer Nachteil besteht darin, dass alle neuen Daten, die für Vorhersagen verwendet werden, denselben Ablauf der Transformationen durchlaufen müssen, sodass der gesamte Prozess wiederholt werden muss.
Die Pipeline-Klasse in Scikit-learn vereinfacht dies, indem sie alle Transformationen in einen einzigen Workflow integriert. Dadurch wird eine konsistente Anwendung der Vorverarbeitung sowohl auf Trainingsdaten als auch auf neue Instanzen ermöglicht.
Eine Pipeline dient als Container für eine Abfolge von Transformatoren und schließlich einen Schätzer. Beim Aufruf der .fit_transform()-Methode auf einer Pipeline wird die .fit_transform()-Methode jedes einzelnen Transformators nacheinander auf die Daten angewendet.
# Create a pipeline with three steps: imputation, one-hot encoding, and scaling
pipeline = Pipeline([
('imputer', SimpleImputer(strategy='most_frequent')), # Step 1: Impute missing values
('encoder', OneHotEncoder()), # Step 2: Convert categorical data
('scaler', StandardScaler()) # Step 3: Scale the data
])
# Fit and transform the data using the pipeline
X_transformed = pipeline.fit_transform(X)
Dieser optimierte Ansatz bedeutet, dass .fit_transform() nur einmal auf den Trainingssatz angewendet werden muss und anschließend die .transform()-Methode zur Verarbeitung neuer Instanzen verwendet werden kann.
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Can you explain how to add a model to the pipeline after preprocessing?
What are the benefits of using a pipeline compared to manual preprocessing?
How do I handle different preprocessing steps for numerical and categorical columns in a pipeline?
Awesome!
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Ein weiterer Nachteil besteht darin, dass alle neuen Daten, die für Vorhersagen verwendet werden, denselben Ablauf der Transformationen durchlaufen müssen, sodass der gesamte Prozess wiederholt werden muss.
Die Pipeline-Klasse in Scikit-learn vereinfacht dies, indem sie alle Transformationen in einen einzigen Workflow integriert. Dadurch wird eine konsistente Anwendung der Vorverarbeitung sowohl auf Trainingsdaten als auch auf neue Instanzen ermöglicht.
Eine Pipeline dient als Container für eine Abfolge von Transformatoren und schließlich einen Schätzer. Beim Aufruf der .fit_transform()-Methode auf einer Pipeline wird die .fit_transform()-Methode jedes einzelnen Transformators nacheinander auf die Daten angewendet.
# Create a pipeline with three steps: imputation, one-hot encoding, and scaling
pipeline = Pipeline([
('imputer', SimpleImputer(strategy='most_frequent')), # Step 1: Impute missing values
('encoder', OneHotEncoder()), # Step 2: Convert categorical data
('scaler', StandardScaler()) # Step 3: Scale the data
])
# Fit and transform the data using the pipeline
X_transformed = pipeline.fit_transform(X)
Dieser optimierte Ansatz bedeutet, dass .fit_transform() nur einmal auf den Trainingssatz angewendet werden muss und anschließend die .transform()-Methode zur Verarbeitung neuer Instanzen verwendet werden kann.
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