모델 예측
이제 테스트 데이터셋을 기반으로 값을 예측하고 결과를 살펴볼 준비가 되었습니다!
필요한 모듈은 모두 임포트되어 있으며 데이터는 X_train, y_train, X_test로 제공됩니다. Pipeline을 초기화하는 방법이 기억나지 않으면 슬라이드를 참고하셔도 좋아요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 IoT 데이터 분석하기
연습 안내
- 이전과 같이
StandardScaler와LogisticRegression을 사용하는 Pipeline을 만들고, 단계 이름은 각각"scale","logreg"로 지정하세요. X_train과y_train에 Pipeline을 학습(fit)시키세요.X_test에 대한 클래스를 예측하여 결과를predictions에 저장하세요.- 결과 배열을 출력하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Create Pipeline
pl = Pipeline([
(____, ____),
____
])
# Fit the pipeline
____.____(____, ____)
# Predict classes
____ = ____.____(____)
# Print results
print(____)