Pipelines Oluşturma
Şimdi scikit-learn'in sunduğu en iyi özelliklerden birini, Pipelines'ı kullanacaksın. Pipelines, dönüşümler ve kestirimler gibi birden fazla işlemi yeni veriye sırayla uygulanacak şekilde birbirine bağlamana olanak tanır.
Şimdi hem bir StandardScaler hem de bir LogisticRegression kestiricisi içeren bir pipeline oluşturacaksın.
Bu sayede ölçeklenmemiş veriyi pipeline'a verebilir, Scaler veriyi ölçeklerken LogisticRegression hedef sütunu tahmin edebilir.
Ölçeklenmemiş veriler X_train olarak, etiketler ise y_train olarak yüklendi.
Modeli değerlendirmek için verinin bir alt kümesi olan X_test de mevcut.
StandardScaler ve LogisticRegression senin için içe aktarıldı.
Bu egzersiz
Python ile IoT Verilerini Analiz Etmek
kursunun bir parçasıdırUygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# Import pipeline
from ____ import ____
# Create Scaler and Regression objects
sc = ____()
logreg = ____