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

연습 문제

노래 장르 예측 파이프라인: I

이제 파이프라인을 구축해 볼 차례입니다. 이 파이프라인은 각 특성의 평균값으로 결측값을 대체하는 단계와 노래 장르를 분류하는 KNN 모델을 구축하는 단계로 구성됩니다.

이전 연습 문제에서 만든 수정된 music_df 데이터셋이 KNeighborsClassifier, train_test_split과 함께 미리 로드되어 있습니다.

지침

100 XP
  • SimpleImputer와 Pipeline을 가져오세요.
  • 대체기(imputer)를 인스턴스화하세요.
  • 이웃 수가 3인 KNN 분류기를 인스턴스화하세요.
  • 생성한 imputer 변수(steps)와 knn 모델("imputer")을 튜플로 묶어 knn 리스트를 만드세요.