使用Scikit-Learn pipeline 减少ML项目的代码量并提高可读性（下）
方案2：采用Scikit-learn pipeline现在，让我们尝试使用Scikit-learn pipeline执行相同的操作，我将进行相同的转换并应用相同的算法建立pipeline的第一步是定义每个转换器。约定是为我们拥有的不同变量类型创建转换器。脚步：1）数值转换器：创建一个数值转换器，该转换器首先估算所有缺失值。然后应用StandardScaler。2）分类转换器：创建一个分类转换器，....
使用Scikit-Learn pipeline 减少ML项目的代码量并提高可读性（上）
在构建和部署机器学习模型时，最佳好的方法是使它们尽可能的成为端到端的工作，这意味着尝试将大多数与模型相关的数据转换分组到一个对象中。在ML世界中，采用pipeline的最简单方法是使用Scikit-learn。如果你不太了解它们，这篇文章就是为你准备的。我将通过一个简单的用例，首先尝试通过采用一个简单的机器学习工作流来解决这个问题，然后我将通过使用Scikit-Learn pipeline来解决....
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