Crearea pipeline-urilor
Acum vei folosi una dintre cele mai utile funcționalități ale scikit-learn: pipeline-urile. Pipeline-urile îți permit să înlănțuiești mai multe acțiuni – precum transformări și estimări – care sunt aplicate secvențial datelor noi.
Vei crea un pipeline care conține atât un StandardScaler, cât și un estimator LogisticRegression.
Astfel, poți transmite date nescalate către pipeline, unde StandardScaler va scala datele, iar LogisticRegression va prezice coloana țintă.
Datele nescalate sunt disponibile ca X_train, iar etichetele au fost încărcate ca y_train.
Un subset al datelor, X_test, este de asemenea disponibil pentru evaluarea modelului.
StandardScaler și LogisticRegression au fost 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.
# Import pipeline
from ____ import ____
# Create Scaler and Regression objects
sc = ____()
logreg = ____