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, kursun bir parçasıdır
Python ile IoT Verilerini Analiz Etmek
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Import pipeline
from ____ import ____
# Create Scaler and Regression objects
sc = ____()
logreg = ____