Pipeline

Feature Transformer Import Libraries 1 2 3 from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder from sklearn.compose import ColumnTransformer from sklearn.pipeline import Pipeline ColumnTransformer 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 numeric_features = ['CRIM', 'ZN', 'INDUS', 'NOX', 'RM', 'AGE', 'DIS', 'TAX', 'PTRATIO', 'B', 'LSTAT'] numeric_transformer = StandardScaler() categorical_features = ['CHAS', 'RAD'] categorical_transformer = OneHotEncoder(categories='auto') preprocessor = ColumnTransformer( transformers=[ ('num', numeric_transformer, numeric_features), ('cat', categorical_transformer, categorical_features)]) OneHotEncoder()의 handle_unknown 설정 error: 숫자로 변환된 분류형 범주에 새로운 문자열 데이터가 들어올 경우 에러를 발생시킴 ignore: 카테고리에 해당되는 번호가 없으면 자동으로 0으로 바꿈 Preprocessing-Only 1 preprocessor_pipe = Pipeline(steps=[('preprocessor', preprocessor)]) steps: 전처리 도구를 순서대로 적용 (모델도 입력 가능) Model Fitting 1 2 3 4 preprocessor_pipe....