Створення конвеєрів (Pipelines)
Тепер ви скористаєтеся однією з найкращих можливостей scikit-learn — конвеєрами (Pipelines). Конвеєри дають змогу послідовно поєднувати кілька кроків, наприклад перетворення та оцінювання, і застосовувати їх до нових даних один за одним.
Ви створите конвеєр, що містить і StandardScaler, і оцінювач LogisticRegression.
Це дозволить передавати в конвеєр немасштабовані дані: спершу Scaler відмасштабує їх, а потім LogisticRegression спрогнозує цільовий стовпець.
Немасштабовані дані доступні як X_train, а мітки завантажені в y_train.
Підмножина даних X_test також доступна для оцінювання моделі.
StandardScaler і LogisticRegression уже імпортовано для вас.
Ця вправа є частиною курсу
Аналіз даних IoT у Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Import pipeline
from ____ import ____
# Create Scaler and Regression objects
sc = ____()
logreg = ____