Wat Is Een Pipeline
In de vorige sectie zijn drie preprocessing-stappen uitgevoerd: imputeren, coderen en schalen.
De preprocessing-stappen werden één voor één toegepast, waarbij specifieke kolommen werden getransformeerd en vervolgens weer samengevoegd in de X array. Deze werkwijze kan omslachtig zijn, vooral met OneHotEncoder, die het aantal kolommen wijzigt.
Een ander nadeel is dat alle nieuwe gegevens die voor voorspellingen worden gebruikt, door dezelfde reeks transformaties moeten gaan, waardoor het volledige proces herhaald moet worden.
De Pipeline-klasse in Scikit-learn vereenvoudigt dit door alle transformaties te combineren in één workflow, waardoor preprocessing consequent kan worden toegepast op zowel trainingsdata als nieuwe instanties.
Een Pipeline fungeert als een container voor een reeks transformatoren en uiteindelijk een estimator. Wanneer de .fit_transform()-methode op een Pipeline wordt aangeroepen, wordt de .fit_transform()-methode van elke transformator achtereenvolgens op de data toegepast.
# 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)
Deze gestroomlijnde aanpak betekent dat slechts één keer op de trainingsset .fit_transform() hoeft te worden aangeroepen en vervolgens de .transform()-methode kan worden gebruikt om nieuwe instanties te verwerken.
Bedankt voor je feedback!
Vraag AI
Vraag AI
Vraag wat u wilt of probeer een van de voorgestelde vragen om onze chat te starten.
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!
Completion rate improved to 3.13Wat Is Een Pipeline
Veeg om het menu te tonen
In de vorige sectie zijn drie preprocessing-stappen uitgevoerd: imputeren, coderen en schalen.
De preprocessing-stappen werden één voor één toegepast, waarbij specifieke kolommen werden getransformeerd en vervolgens weer samengevoegd in de X array. Deze werkwijze kan omslachtig zijn, vooral met OneHotEncoder, die het aantal kolommen wijzigt.
Een ander nadeel is dat alle nieuwe gegevens die voor voorspellingen worden gebruikt, door dezelfde reeks transformaties moeten gaan, waardoor het volledige proces herhaald moet worden.
De Pipeline-klasse in Scikit-learn vereenvoudigt dit door alle transformaties te combineren in één workflow, waardoor preprocessing consequent kan worden toegepast op zowel trainingsdata als nieuwe instanties.
Een Pipeline fungeert als een container voor een reeks transformatoren en uiteindelijk een estimator. Wanneer de .fit_transform()-methode op een Pipeline wordt aangeroepen, wordt de .fit_transform()-methode van elke transformator achtereenvolgens op de data toegepast.
# 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)
Deze gestroomlijnde aanpak betekent dat slechts één keer op de trainingsset .fit_transform() hoeft te worden aangeroepen en vervolgens de .transform()-methode kan worden gebruikt om nieuwe instanties te verwerken.
Bedankt voor je feedback!
