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파이프라인 저장하기

이제 StandardScalerLogisticRegression을 변수로 먼저 초기화하는 과정을 건너뛰고, 파이프라인을 만들면서 바로 초기화해 보겠습니다.

그다음, 나중에 사용할 수 있도록 모델을 저장할 거예요.

데이터는 X_train으로, 레이블은 y_train으로 제공됩니다.

StandardScaler, LogisticRegression, Pipeline은 이미 임포트되어 있어요.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 IoT 데이터 분석하기

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실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Create Pipeline
pl = Pipeline([
        ("scale", ____),
        ("logreg", ____)
    ])

# Fit the pipeline
____.____(____, ____)
코드 편집 및 실행