1. 학습
    2. /
  2. 강의
    3. /
  3. scikit-learn으로 배우는 지도 학습
Connected

연습 문제

노래 인기도 예측 파이프라인

마지막 연습 문제에서는 결측값 대체, 피처 스케일링, 그리고 로지스틱 회귀 모델의 하이퍼파라미터 튜닝을 수행하는 파이프라인을 구축합니다. 노래 장르를 예측할 때 최적의 파라미터와 정확도를 찾는 것이 목표입니다!

파이프라인 구축에 필요한 모든 모델과 객체는 미리 로드되어 있습니다.

지침

100 XP
  • 단순 대체기(Simple Imputer), 표준 스케일러(Standard Scaler), 로지스틱 회귀 모델을 차례로 호출하여 파이프라인 단계를 생성하세요.
  • 파이프라인 객체를 생성하고, steps 변수를 전달하세요.
  • 파이프라인과 파라미터를 사용하여 교차 검증을 수행할 그리드 서치 객체를 초기화하세요.
  • 최적 파라미터를 출력하고, 그리드 서치 객체의 테스트 세트 정확도 점수를 계산하여 출력하세요.