Putkistojen Rakentaminen Scikit-learnilla
Kun rakennat koneoppimisratkaisuja, toistat usein samoja vaiheita: datan esikäsittely, piirteiden muokkaus, mallin koulutus ja arviointi. Näiden vaiheiden kirjoittaminen erikseen voi johtaa koodin toistoon ja vaikeuttaa tulosten toistettavuutta. scikit-learn tarjoaa Pipeline-luokan, jonka avulla voit ketjuttaa esikäsittely- ja mallinnusvaiheet yhdeksi, virtaviivaiseksi työnkuluksi. Tämä lähestymistapa tekee koodistasi selkeämpää, helpommin ylläpidettävää ja helpommin toistettavaa.
Putki yhdenmukaistaa ML-työnkulun ja vähentää koodin toistoa.
12345678910111213141516171819202122232425262728import pandas as pd from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.pipeline import Pipeline # Load sample data iris = load_iris() X = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names) y = iris.target # Split data X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=42) # Create a pipeline with preprocessing and modeling steps pipeline = Pipeline([ ("scaler", StandardScaler()), # Step 1: Standardize features ("classifier", LogisticRegression()) # Step 2: Train classifier ]) # Fit the pipeline on training data pipeline.fit(X_train, y_train) # Predict on test data predictions = pipeline.predict(X_test) print("Pipeline accuracy:", pipeline.score(X_test, y_test))
Kiitos palautteestasi!
Kysy tekoälyä
Kysy tekoälyä
Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme
Mahtavaa!
Completion arvosana parantunut arvoon 6.67Putkistojen Rakentaminen Scikit-learnilla
Pyyhkäise näyttääksesi valikon
Kun rakennat koneoppimisratkaisuja, toistat usein samoja vaiheita: datan esikäsittely, piirteiden muokkaus, mallin koulutus ja arviointi. Näiden vaiheiden kirjoittaminen erikseen voi johtaa koodin toistoon ja vaikeuttaa tulosten toistettavuutta. scikit-learn tarjoaa Pipeline-luokan, jonka avulla voit ketjuttaa esikäsittely- ja mallinnusvaiheet yhdeksi, virtaviivaiseksi työnkuluksi. Tämä lähestymistapa tekee koodistasi selkeämpää, helpommin ylläpidettävää ja helpommin toistettavaa.
Putki yhdenmukaistaa ML-työnkulun ja vähentää koodin toistoa.
12345678910111213141516171819202122232425262728import pandas as pd from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.pipeline import Pipeline # Load sample data iris = load_iris() X = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names) y = iris.target # Split data X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=42) # Create a pipeline with preprocessing and modeling steps pipeline = Pipeline([ ("scaler", StandardScaler()), # Step 1: Standardize features ("classifier", LogisticRegression()) # Step 2: Train classifier ]) # Fit the pipeline on training data pipeline.fit(X_train, y_train) # Predict on test data predictions = pipeline.predict(X_test) print("Pipeline accuracy:", pipeline.score(X_test, y_test))
Kiitos palautteestasi!
