เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การใช้ Pipeline

เมื่อกำหนด pipeline เรียบร้อยแล้ว ซึ่งก็คือการรวม logistic regression เข้ากับวิธี SMOTE ก็ถึงเวลารันกับข้อมูลจริง คุณสามารถใช้งาน pipeline ได้เหมือนกับโมเดล machine learning ตัวเดียว ข้อมูล X และ y ถูกกำหนดไว้แล้ว และ pipeline ก็ถูกสร้างไว้จากแบบฝึกหัดก่อนหน้า มาดูกันว่าผลลัพธ์ของโมเดลจะออกมาเป็นอย่างไร!

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การตรวจจับการฉ้อโกงด้วย Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • แบ่งข้อมูล X และ y ออกเป็นชุดฝึกและชุดทดสอบ โดยสำรองข้อมูล 30% ไว้สำหรับชุดทดสอบ และกำหนด random_state เป็นศูนย์
  • ฝึก pipeline ด้วยข้อมูลชุดฝึก จากนั้นรับผลการพยากรณ์โดยเรียกใช้ฟังก์ชัน pipeline.predict() กับชุดข้อมูล X_test

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Split your data X and y, into a training and a test set and fit the pipeline onto the training data
X_train, X_test, y_train, y_test = ____

# Fit your pipeline onto your training set and obtain predictions by fitting the model onto the test data 
pipeline.fit(____, ____) 
predicted = pipeline.____(____)

# Obtain the results from the classification report and confusion matrix 
print('Classifcation report:\n', classification_report(y_test, predicted))
conf_mat = confusion_matrix(y_true=y_test, y_pred=predicted)
print('Confusion matrix:\n', conf_mat)
แก้ไขและรันโค้ด