Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Вивчайте Challenge 3: Pipelines | Scikit-learn
Data Science Interview Challenge

Свайпніть щоб показати меню

book
Challenge 3: Pipelines

Pipelines play a crucial role in streamlining machine learning workflows, ensuring the coherent and efficient transition of data from one processing stage to another. Essentially, a pipeline bundles together a sequence of data processing steps and modeling into a single, unified structure. The primary advantage of using pipelines is the minimization of common workflow errors, such as data leakage when standardizing or normalizing data.

Завдання

Swipe to start coding

Apply data scaling to the wine dataset, and then use the KMeans algorithm for clustering wines based on their chemical properties.

  1. Apply data standard scaling to the features of the wine dataset.
  2. Use the KMeans algorithm to cluster wines based on their chemical properties. You need 3 clusters.
  3. Apply the pipeline to the data

Рішення

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 7. Розділ 3
Ми дуже хвилюємося, що щось пішло не так. Що трапилося?

Запитати АІ

expand
ChatGPT

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

book
Challenge 3: Pipelines

Pipelines play a crucial role in streamlining machine learning workflows, ensuring the coherent and efficient transition of data from one processing stage to another. Essentially, a pipeline bundles together a sequence of data processing steps and modeling into a single, unified structure. The primary advantage of using pipelines is the minimization of common workflow errors, such as data leakage when standardizing or normalizing data.

Завдання

Swipe to start coding

Apply data scaling to the wine dataset, and then use the KMeans algorithm for clustering wines based on their chemical properties.

  1. Apply data standard scaling to the features of the wine dataset.
  2. Use the KMeans algorithm to cluster wines based on their chemical properties. You need 3 clusters.
  3. Apply the pipeline to the data

Рішення

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 7. Розділ 3
Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Ми дуже хвилюємося, що щось пішло не так. Що трапилося?
some-alt