In questa sfida, combina tutti i passaggi di pre-elaborazione in un **unico pipeline** utilizzando il dataset originale `penguins.csv`.

1. Rimuovere le due righe con dati insufficienti.
2. Costruire una pipeline che includa codifica, imputazione e normalizzazione.


È necessario codificare solo due colonne, `'sex'` e `'island'`. Poiché non si desidera codificare l'intero `X`, è necessario utilizzare un `ColumnTransformer`. Successivamente, applicare il `SimpleImputer` e il `StandardScaler` all'intero `X`.

Ecco un promemoria delle funzioni `make_column_transformer()` e `make_pipeline()` che utilizzerai.

import unittest
import pandas as pd
import numpy as np

def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)

class TestPipelineWithColumnTransformer(unittest.TestCase):

    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        cls.df_raw = pd.read_csv(
            'https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a65bbc96-309e-4df9-a790-a1eb8c815a1c/penguins.csv'
        )
        cls.df_raw = cls.df_raw[cls.df_raw.isna().sum(axis=1) < 2]
        import user_code
        cls.user_code = user_code

    def test_import_pipeline(self):
        from sklearn.pipeline import Pipeline, make_pipeline
        uc = self.user_code
        cond = isinstance(getattr(uc, 'pipe', None), (Pipeline,))
        _dynamic_test(
            self,
            cond,
            "Pipeline was created using make_pipeline",
            "Pipeline was created using make_pipeline"
        )

    def test_columntransformer_used(self):
        from sklearn.compose import ColumnTransformer
        uc = self.user_code
        cond = isinstance(getattr(uc, 'ct', None), ColumnTransformer)
        _dynamic_test(
            self,
            cond,
            "ColumnTransformer was used for 'sex' and 'island' with remainder passthrough",
            "ColumnTransformer was used for 'sex' and 'island' with remainder passthrough"
        )

    def test_pipeline_steps(self):
        uc = self.user_code
        step_names = [name for name, _ in uc.pipe.steps]
        cond = ("columntransformer" in step_names
                and any("simpleimputer" in n for n in step_names)
                and any("standardscaler" in n for n in step_names))
        _dynamic_test(
            self,
            cond,
            "Pipeline contains ColumnTransformer, SimpleImputer, and StandardScaler",
            "Pipeline contains ColumnTransformer, SimpleImputer, and StandardScaler"
        )

    def test_X_transformed_shape(self):
        uc = self.user_code
        X_arr = np.asarray(uc.X_transformed)
        cond = X_arr.shape[0] == self.df_raw.shape[0] and X_arr.ndim == 2
        _dynamic_test(
            self,
            cond,
            "X_transformed has correct number of rows and is 2D",
            "X_transformed has correct number of rows and is 2D"
        )

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()


test_code.py

Il machine learning è ormai utilizzato ovunque. Vuoi impararlo anche tu? Questo corso è un'introduzione al mondo del machine learning per apprendere i concetti di base, lavorare con Scikit-learn – la libreria più popolare per ML – e realizzare il tuo primo progetto di machine learning.
Questo corso è rivolto a studenti con conoscenze di base di Python, Pandas e Numpy.

Apprendere i concetti di machine learning e il flusso di lavoro di un progetto ML.

Il preprocessing è probabilmente la fase più importante di un progetto di ML. Questo capitolo tratta le fasi di preprocessing necessarie per quasi qualsiasi dataset.

Una pipeline è un modo ordinato per combinare tutti i passaggi di pre-elaborazione insieme a un modello. Le pipeline rendono molto più semplice addestrare e utilizzare un modello.

La modellizzazione è la fase più interessante di un progetto di ML. Impariamo a costruire, ottimizzare e valutare il modello!

Sfida: Creazione di una Pipeline

Soluzione

Awesome!

Sfida: Creazione di una Pipeline

Soluzione

Awesome!