Desafio: Criando um Pipeline Completo de ML
Agora, vamos criar um pipeline adequado com o estimador final. Como resultado, teremos um pipeline de predição treinado que pode ser utilizado para prever novas instâncias simplesmente chamando o método .predict().
Para treinar um preditor (modelo), é necessário que y esteja codificado. Isso é feito separadamente do pipeline que construímos para X. Lembre-se de que o LabelEncoder é utilizado para codificar o alvo.
Swipe to start coding
Você tem o mesmo conjunto de dados de pinguins. A tarefa é construir um pipeline com KNeighborsClassifier como estimador final, treiná-lo e prever valores para o próprio X.
- Codificar a variável
y. - Criar um pipeline contendo
ct,SimpleImputer,StandardScalereKNeighborsClassifier. - Utilizar a estratégia
'most_frequent'com oSimpleInputer. - Treinar o objeto
pipeutilizando as featuresXe o alvoy.
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