Che cos'è una pipeline
Nella sezione precedente sono stati completati tre passaggi di pre-elaborazione: imputazione, codifica e normalizzazione.
I passaggi di pre-elaborazione sono stati applicati uno dopo l'altro, trasformando colonne specifiche e reintegrandole nell'array X. Questo approccio può risultare complesso, in particolare con OneHotEncoder, che modifica il numero di colonne.
Un ulteriore svantaggio è che qualsiasi nuovo dato utilizzato per la previsione deve essere sottoposto alla stessa sequenza di trasformazioni, richiedendo la ripetizione dell'intero processo.
La classe Pipeline di Scikit-learn semplifica questo procedimento combinando tutte le trasformazioni in un unico flusso di lavoro, facilitando l'applicazione coerente della pre-elaborazione sia ai dati di addestramento che alle nuove istanze.
Una Pipeline funge da contenitore per una sequenza di trasformatori e, infine, un stimatore. Quando si invoca il metodo .fit_transform() su una Pipeline, esso applica sequenzialmente il metodo .fit_transform() di ciascun trasformatore ai dati.
# Create a pipeline with three steps: imputation, one-hot encoding, and scaling
pipeline = Pipeline([
('imputer', SimpleImputer(strategy='most_frequent')), # Step 1: Impute missing values
('encoder', OneHotEncoder()), # Step 2: Convert categorical data
('scaler', StandardScaler()) # Step 3: Scale the data
])
# Fit and transform the data using the pipeline
X_transformed = pipeline.fit_transform(X)
Questo approccio semplificato implica che è necessario chiamare .fit_transform() una sola volta sul set di addestramento e successivamente utilizzare il metodo .transform() per elaborare nuove istanze.
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Can you explain how to add a model to the pipeline after preprocessing?
What are the benefits of using a pipeline compared to manual preprocessing?
How do I handle different preprocessing steps for numerical and categorical columns in a pipeline?
Awesome!
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I passaggi di pre-elaborazione sono stati applicati uno dopo l'altro, trasformando colonne specifiche e reintegrandole nell'array X. Questo approccio può risultare complesso, in particolare con OneHotEncoder, che modifica il numero di colonne.
Un ulteriore svantaggio è che qualsiasi nuovo dato utilizzato per la previsione deve essere sottoposto alla stessa sequenza di trasformazioni, richiedendo la ripetizione dell'intero processo.
La classe Pipeline di Scikit-learn semplifica questo procedimento combinando tutte le trasformazioni in un unico flusso di lavoro, facilitando l'applicazione coerente della pre-elaborazione sia ai dati di addestramento che alle nuove istanze.
Una Pipeline funge da contenitore per una sequenza di trasformatori e, infine, un stimatore. Quando si invoca il metodo .fit_transform() su una Pipeline, esso applica sequenzialmente il metodo .fit_transform() di ciascun trasformatore ai dati.
# Create a pipeline with three steps: imputation, one-hot encoding, and scaling
pipeline = Pipeline([
('imputer', SimpleImputer(strategy='most_frequent')), # Step 1: Impute missing values
('encoder', OneHotEncoder()), # Step 2: Convert categorical data
('scaler', StandardScaler()) # Step 3: Scale the data
])
# Fit and transform the data using the pipeline
X_transformed = pipeline.fit_transform(X)
Questo approccio semplificato implica che è necessario chiamare .fit_transform() una sola volta sul set di addestramento e successivamente utilizzare il metodo .transform() per elaborare nuove istanze.
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