Vytváření pipeline
Teď využiješ jednu z nejlepších funkcí scikit-learn – Pipeline. Pipeline ti umožňuje řetězit několik kroků, jako jsou transformace a odhadování, které se postupně aplikují na nová data.
Vytvoříš pipeline obsahující StandardScaler i estimátor LogisticRegression.
Díky tomu můžeš do pipeline předat neškálovaná data – StandardScaler je automaticky škáluje a LogisticRegression pak predikuje cílový sloupec.
Neškálovaná data jsou dostupná jako X_train, popisky jsou načteny jako y_train.
Pro vyhodnocení modelu je k dispozici také podmnožina dat X_test.
StandardScaler a LogisticRegression jsou za tebe již naimportovány.
Toto cvičení je součástí kurzu
Analýza dat z IoT v Pythonu
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Import pipeline
from ____ import ____
# Create Scaler and Regression objects
sc = ____()
logreg = ____