Desafio: Criando um Pipeline Completo de ML
Agora crie um pipeline que inclua um estimador final. Isso produz um pipeline de predição treinado que pode gerar previsões para novas instâncias usando o método .predict()
.
Como um preditor requer a variável alvo y
, codifique-a separadamente do pipeline construído para X
. Utilize o LabelEncoder
para codificar o alvo.
Como as previsões são codificadas como 0, 1 ou 2, o método .inverse_transform()
do LabelEncoder
pode ser utilizado para convertê-las de volta para os rótulos originais: 'Adelie'
, 'Chinstrap'
ou 'Gentoo'
.
Swipe to start coding
Utilize o conjunto de dados dos pinguins para construir um pipeline com KNeighborsClassifier
como estimador final. Treine o pipeline no conjunto de dados e gere previsões para X
.
- Codifique a variável
y
. - Crie um pipeline contendo
ct
,SimpleImputer
,StandardScaler
eKNeighborsClassifier
. - Utilize a estratégia
'most_frequent'
comSimpleInputer
. - Treine o objeto
pipe
utilizando as featuresX
e o alvoy
.
Solução
Obrigado pelo seu feedback!
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Pergunte o que quiser ou experimente uma das perguntas sugeridas para iniciar nosso bate-papo
Can you show me how to use LabelEncoder for the target variable?
What is a final estimator in a pipeline?
How do I use the trained pipeline to make predictions?
Awesome!
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Desafio: Criando um Pipeline Completo de ML
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.
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, codifique-a separadamente do pipeline construído para X
. Utilize o LabelEncoder
para codificar o alvo.
Como as previsões são codificadas como 0, 1 ou 2, o método .inverse_transform()
do LabelEncoder
pode ser utilizado para convertê-las de volta para os rótulos originais: 'Adelie'
, 'Chinstrap'
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ct
,SimpleImputer
,StandardScaler
eKNeighborsClassifier
. - Utilize a estratégia
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. - Treine o objeto
pipe
utilizando as featuresX
e o alvoy
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