Salvează pipeline-ul
Vei crea din nou Pipeline-ul, dar direct de această dată, sărind peste pasul de inițializare a StandardScaler și LogisticRegression ca variabile separate. În schimb, vei face inițializarea direct în cadrul creării Pipeline-ului.
Vei salva apoi modelul pentru utilizare ulterioară.
Datele sunt disponibile ca X_train, iar etichetele ca y_train.
StandardScaler, LogisticRegression și Pipeline au fost deja importate pentru tine.
Acest exercițiu face parte din cursul
Analiza datelor IoT în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Create Pipeline
pl = Pipeline([
("scale", ____),
("logreg", ____)
])
# Fit the pipeline
____.____(____, ____)