Desafío: Creación de un Pipeline Completo de ML
Ahora vamos a crear un pipeline adecuado con el estimador final. Como resultado, obtendremos un pipeline de predicción entrenado que puede utilizarse para predecir nuevas instancias simplemente llamando al método .predict().
Para entrenar un predictor (modelo), es necesario que y esté codificado. Esto se realiza por separado del pipeline que construimos para X. Recuerda que LabelEncoder se utiliza para codificar el objetivo.
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Se dispone del mismo conjunto de datos de pingüinos. El objetivo es construir un pipeline con KNeighborsClassifier como estimador final, entrenarlo y predecir valores para el propio X.
- Codificación de la variable
y. - Creación de un pipeline que incluya
ct,SimpleImputer,StandardScaleryKNeighborsClassifier. - Uso de la estrategia
'most_frequent'conSimpleInputer. - Entrenamiento del objeto
pipeutilizando las característicasXy el objetivoy.
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