이제 전처리가 훨씬 더 필요한 데이터셋으로 파이프라인 활용을 계속 연습해 보겠습니다. 만성 신장 질환 데이터셋은 범주형과 수치형 특성이 모두 있지만, 결측치가 매우 많습니다. 목표는 여러 혈액 지표를 특성으로 사용하여 만성 신장 질환 보유 여부를 예측하는 것입니다.

영상에서 Sergey가 언급했듯이, 이번에는 파이프라인 안에서 scikit-learn이 기본적으로 지원하는 것보다 훨씬 더 다양한 처리 단계를 연결할 수 있게 해주는 새로운 라이브러리 sklearn_pandas를 사용합니다. 특히 DataFrameMapper() 클래스를 통해 DataFrame 열에 임의의 sklearn 호환 변환기를 적용할 수 있으며, 결과는 NumPy 배열 또는 DataFrame이 될 수 있습니다.

또한 .to_dict("records")를 사용한 DataFrame 변환을 명시적으로 호출하지 않고도 수행하도록 캡슐화한 Dictifier라는 변환기도 만들어 두었습니다(파이프라인에서 동작하도록 하기 위함입니다). 마지막으로, 특성 이름 목록은 kidney_feature_names, 타깃 이름은 kidney_target_name, 특성은 X, 타깃은 y로 제공되어 있습니다.

이 연습 문제에서는 sklearn의 SimpleImputer를 사용하여 데이터셋의 모든 범주형 열을 대치(Impute)하는 것이 목표입니다. 수치형 대치 매퍼가 어떻게 만들어졌는지 템플릿으로 참고하세요. 키워드 인수 input_df=True와 df_out=True가 보이시나요? 이는 배열 대신 DataFrame으로 작업할 수 있도록 하기 위함입니다. 기본적으로는 선택된 열들이 numpy 배열로 변환기에 전달되며, 그 결과 DataFrame 매퍼의 출력도 배열이 됩니다. 역사적으로 scikit-learn 변환기는 pandas DataFrame이 아닌 numpy 배열을 대상으로 설계되어 왔으며, 비록 기본 인덱싱 인터페이스는 유사합니다.

XGBoost 하이퍼파라미터 튜닝

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