Що Таке Конвеєр
У попередньому розділі було виконано три етапи попередньої обробки: імпутація, кодування та масштабування.
Кроки попередньої обробки застосовувалися послідовно, трансформуючи окремі стовпці та об'єднуючи їх назад у масив X
. Такий підхід може бути незручним, особливо при використанні OneHotEncoder
, який змінює кількість стовпців.
Ще одним недоліком є те, що будь-які нові дані для прогнозування повинні проходити через ту ж послідовність трансформацій, що вимагає повторення всього процесу.
Клас Pipeline
у Scikit-learn спрощує це, об'єднуючи всі трансформації в єдиний робочий процес, що дозволяє легко застосовувати попередню обробку як до навчальних даних, так і до нових прикладів.
Pipeline
виступає контейнером для послідовності трансформерів і, зрештою, оцінювача. При виклику методу .fit_transform()
для Pipeline
, він послідовно застосовує метод .fit_transform()
кожного трансформера до даних.
# 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)
Такий спрощений підхід означає, що потрібно викликати .fit_transform()
лише один раз для навчальної вибірки, а надалі використовувати метод .transform()
для обробки нових прикладів.
Дякуємо за ваш відгук!
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Awesome!
Completion rate improved to 3.13
Що Таке Конвеєр
Свайпніть щоб показати меню
У попередньому розділі було виконано три етапи попередньої обробки: імпутація, кодування та масштабування.
Кроки попередньої обробки застосовувалися послідовно, трансформуючи окремі стовпці та об'єднуючи їх назад у масив X
. Такий підхід може бути незручним, особливо при використанні OneHotEncoder
, який змінює кількість стовпців.
Ще одним недоліком є те, що будь-які нові дані для прогнозування повинні проходити через ту ж послідовність трансформацій, що вимагає повторення всього процесу.
Клас Pipeline
у Scikit-learn спрощує це, об'єднуючи всі трансформації в єдиний робочий процес, що дозволяє легко застосовувати попередню обробку як до навчальних даних, так і до нових прикладів.
Pipeline
виступає контейнером для послідовності трансформерів і, зрештою, оцінювача. При виклику методу .fit_transform()
для Pipeline
, він послідовно застосовує метод .fit_transform()
кожного трансформера до даних.
# 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)
Такий спрощений підхід означає, що потрібно викликати .fit_transform()
лише один раз для навчальної вибірки, а надалі використовувати метод .transform()
для обробки нових прикладів.
Дякуємо за ваш відгук!