การทำนายด้วยโมเดล
ถึงเวลาใช้โมเดลเพื่อทำนายค่าจากชุดข้อมูลทดสอบและตรวจสอบผลลัพธ์แล้ว!
โมดูลที่จำเป็นทั้งหมดได้ถูก import ไว้แล้ว และข้อมูลพร้อมใช้งานในรูปแบบ X_train, y_train และ X_test หากจำวิธีสร้าง Pipeline ไม่ได้ สามารถกลับไปดูสไลด์ได้เลย
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การวิเคราะห์ข้อมูล IoT ด้วย Python
คำแนะนำการฝึกหัด
- สร้าง Pipeline เหมือนเดิม โดยใช้
StandardScalerและLogisticRegressionแล้วตั้งชื่อขั้นตอนเป็น"scale"และ"logreg"ตามลำดับ - Fit Pipeline กับ
X_trainและy_train - ทำนายคลาสสำหรับ
X_testและเก็บผลลัพธ์ไว้ในตัวแปรpredictions - พิมพ์ array ที่ได้ออกมา
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Create Pipeline
pl = Pipeline([
(____, ____),
____
])
# Fit the pipeline
____.____(____, ____)
# Predict classes
____ = ____.____(____)
# Print results
print(____)