Що таке конвеєр
У попередньому розділі було виконано три кроки попередньої обробки: імпутація, кодування та масштабування.
Кроки попередньої обробки застосовувалися по черзі, трансформуючи окремі стовпці та об'єднуючи їх назад у масив X. Такий підхід може бути незручним, особливо з OneHotEncoder, який змінює кількість стовпців.
Ще одним недоліком є те, що будь-які нові дані для прогнозування повинні проходити через ту ж послідовність перетворень, що вимагає повторення всього процесу.
Клас Pipeline у Scikit-learn спрощує це, об'єднуючи всі перетворення в єдиний робочий процес, що дозволяє послідовно застосовувати попередню обробку як до навчальних даних, так і до нових прикладів.
Pipeline виступає контейнером для послідовності трансформерів і, зрештою, оцінювача. При виклику методу .fit_transform() для Pipeline, він послідовно застосовує метод .fit_transform() кожного трансформера до даних.
# 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)
Такий спрощений підхід означає, що потрібно викликати .fit_transform() лише один раз для навчальної вибірки, а надалі використовувати метод .transform() для обробки нових прикладів.
Дякуємо за ваш відгук!
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
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!
Completion rate improved to 3.13Що таке конвеєр
Свайпніть щоб показати меню
У попередньому розділі було виконано три кроки попередньої обробки: імпутація, кодування та масштабування.
Кроки попередньої обробки застосовувалися по черзі, трансформуючи окремі стовпці та об'єднуючи їх назад у масив X. Такий підхід може бути незручним, особливо з OneHotEncoder, який змінює кількість стовпців.
Ще одним недоліком є те, що будь-які нові дані для прогнозування повинні проходити через ту ж послідовність перетворень, що вимагає повторення всього процесу.
Клас Pipeline у Scikit-learn спрощує це, об'єднуючи всі перетворення в єдиний робочий процес, що дозволяє послідовно застосовувати попередню обробку як до навчальних даних, так і до нових прикладів.
Pipeline виступає контейнером для послідовності трансформерів і, зрештою, оцінювача. При виклику методу .fit_transform() для Pipeline, він послідовно застосовує метод .fit_transform() кожного трансформера до даних.
# 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)
Такий спрощений підхід означає, що потрібно викликати .fit_transform() лише один раз для навчальної вибірки, а надалі використовувати метод .transform() для обробки нових прикладів.
Дякуємо за ваш відгук!
