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道练习

用于分类的中心化与缩放

现在，您将把特征缩放与模型构建结合到一个用于交叉验证的管道中。

您的任务是构建一个管道，对 music_df 数据集的特征进行缩放，并使用逻辑回归模型对超参数 C 的不同取值进行网格搜索交叉验证。此处的目标变量是 "genre"，其中摇滚为 1，其他流派为 0。

StandardScaler、LogisticRegression 和 GridSearchCV 均已为您导入。

说明

100 XP
  • 构建管道步骤：一个名为 "scaler" 的 StandardScaler() 对象，以及一个名为 "logreg" 的逻辑回归模型。
  • 创建 parameters：在管道内为逻辑回归模型的 C 超参数搜索从 0.001 到 1.0 之间等间距的 20 个浮点值。
  • 实例化网格搜索对象。
  • 将网格搜索对象拟合到训练数据。