Завдання: Створення Конвеєра
У цьому завданні об'єднайте всі етапи попередньої обробки в єдиний конвеєр з використанням оригінального набору даних penguins.csv.
- Видаліть два рядки з недостатньою кількістю даних.
- Побудуйте конвеєр, що включає кодування, імпутацію та масштабування.
Потрібно кодувати лише два стовпці: 'sex' та 'island'. Оскільки не потрібно кодувати весь X, слід використовувати ColumnTransformer. Після цього застосуйте SimpleImputer та StandardScaler до всього X.
Нагадування про функції make_column_transformer() та make_pipeline(), які ви будете використовувати.
Swipe to start coding
Вам надано DataFrame під назвою df, який містить дані про пінгвінів.
Ваша мета — побудувати конвеєр попередньої обробки, який обробляє пропущені значення, кодує категоріальні стовпці та масштабує числові ознаки.
- Імпортуйте функцію
make_pipelineзsklearn.pipeline. - Створіть
ColumnTransformerз назвоюct, який застосовуєOneHotEncoderдо стовпців'sex'та'island', залишаючи всі інші стовпці без змін (remainder='passthrough'). - Створіть конвеєр, який включає наступні кроки у такому порядку:
- Визначений вами
ColumnTransformer(ct); SimpleImputerзі стратегією'most_frequent';StandardScalerдля масштабування ознак.
- Застосуйте конвеєр до матриці ознак
Xі збережіть перетворені дані у змінну з назвоюX_transformed.
Рішення
Дякуємо за ваш відгук!
single
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Awesome!
Completion rate improved to 3.13Завдання: Створення Конвеєра
Свайпніть щоб показати меню
У цьому завданні об'єднайте всі етапи попередньої обробки в єдиний конвеєр з використанням оригінального набору даних penguins.csv.
- Видаліть два рядки з недостатньою кількістю даних.
- Побудуйте конвеєр, що включає кодування, імпутацію та масштабування.
Потрібно кодувати лише два стовпці: 'sex' та 'island'. Оскільки не потрібно кодувати весь X, слід використовувати ColumnTransformer. Після цього застосуйте SimpleImputer та StandardScaler до всього X.
Нагадування про функції make_column_transformer() та make_pipeline(), які ви будете використовувати.
Swipe to start coding
Вам надано DataFrame під назвою df, який містить дані про пінгвінів.
Ваша мета — побудувати конвеєр попередньої обробки, який обробляє пропущені значення, кодує категоріальні стовпці та масштабує числові ознаки.
- Імпортуйте функцію
make_pipelineзsklearn.pipeline. - Створіть
ColumnTransformerз назвоюct, який застосовуєOneHotEncoderдо стовпців'sex'та'island', залишаючи всі інші стовпці без змін (remainder='passthrough'). - Створіть конвеєр, який включає наступні кроки у такому порядку:
- Визначений вами
ColumnTransformer(ct); SimpleImputerзі стратегією'most_frequent';StandardScalerдля масштабування ознак.
- Застосуйте конвеєр до матриці ознак
Xі збережіть перетворені дані у змінну з назвоюX_transformed.
Рішення
Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантівДякуємо за ваш відгук!
single
