Oppiskele Tehokas Datan Esikäsittely Pipelinejen Avulla

Pyyhkäise näyttääksesi valikon

Kun sarakkeita voidaan muuntaa erikseen käyttämällä make_column_transformer-funktiota, seuraava vaihe on rakentaa putkistoja. Putkisto on säiliö, joka järjestää esikäsittelyvaiheet ja soveltaa niitä peräkkäin.

Putkiston voi Scikit-learnissa luoda joko Pipeline-luokan konstruktorilla tai make_pipeline-funktiolla sklearn.pipeline-moduulista. Tässä kurssissa keskitytään make_pipeline-funktioon, koska sen käyttö on yksinkertaisempaa.

Riittää, että välität kaikki muuntimet argumentteina funktiolle. Putkien luominen on näin yksinkertaista.

Kun kuitenkin kutsut .fit_transform(X) -metodia Pipeline-oliolle, se soveltaa .fit_transform(X) -metodia jokaiseen muuntimeen putkessa, joten jos haluat käsitellä joitakin sarakkeita eri tavalla, sinun kannattaa käyttää ColumnTransformer-muunninta ja välittää se make_pipeline()-funktiolle.

Rakenna putki käyttäen samaa tiedostoa kuin edellisessä luvussa. Putken tulisi sisältää kooderit kategorisille ominaisuuksille yhdessä SimpleImputer-luokan kanssa. Koska aineistossa on sekä nominaalisia että ordinaalisia ominaisuuksia, käytä ColumnTransformer-luokkaa niiden erilliseen käsittelyyn.


              1234567891011121314151617
            
import pandas as pd
from sklearn.compose import make_column_transformer
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, OrdinalEncoder
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.pipeline import make_pipeline

df = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a65bbc96-309e-4df9-a790-a1eb8c815a1c/exams.csv')
# Making a column transformer
edu_categories = ['high school', 'some high school', 'some college', "associate's degree", "bachelor's degree", "master's degree"]
ct = make_column_transformer(
  (OrdinalEncoder(categories=[edu_categories]), ['parental level of education']),
  (OneHotEncoder(), ['gender', 'race/ethnicity', 'lunch', 'test preparation course']), 
  remainder='passthrough'
)
# Making a Pipeline
pipe = make_pipeline(ct, SimpleImputer(strategy='most_frequent'))
print(pipe.fit_transform(df))

Oliko kaikki selvää?

Kiitos palautteestasi!

Osio 3. Luku 3

Kysy tekoälyä

Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme

Osio 3. Luku 3