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练习

파이프라인 사용하기

이제 파이프라인, 즉 로지스틱 회귀와 SMOTE 방법을 결합한 모델을 정의했으니 데이터를 대상으로 실행해 보겠습니다. 파이프라인은 하나의 Machine Learning 모델처럼 다루면 돼요. 데이터 X와 y는 이미 정의되어 있고, 파이프라인은 이전 연습 문제에서 만들었습니다. 모델 결과가 궁금하시죠? 바로 시도해 볼까요!

说明

100 XP
  • 데이터 'X'와 'y'를 학습 세트와 테스트 세트로 분할하세요. 데이터의 30%를 테스트 세트로 떼어 두고, random_state는 0으로 설정하세요.
  • 학습 데이터에 파이프라인을 학습시키고, X_test 데이터셋에 대해 pipeline.predict() 함수를 실행해 예측 값을 얻으세요.