19. Python - 전체 데이터 준비와 예측을 하나의 파이프라인으로 만들기

안녕하세요. 이번엔 전체 데이터 준비과정과 예측을 하나의 파이프라인으로 만들어보겠습니다. 

이전에 했던 것들이 있기 때문에 간단히 만들 수 있는데요.

prepare_select_and_predict_pipeline이란 이름으로 파이프라인을 만듭니다.

preparation은 full_pipeline을 사용하고, feature_selection은 저번에 만들었던 TopFeatureSelector를 넣습니다.

svm_reg는 랜덤탐색으로 지지도벡터회귀한 값의 best_param_을 통해 만들고 확인해보면

성능이 그다지 좋지 않은 결과를 볼 수 있습니다.

하지만 제대로 만들어서, 일련의 파이프라인으로 자동화한다면 편리하게 느껴질 것 같습니다!

 블로그 

출처

이 글의 상당 부분은  [핸즈온 머신러닝, 한빛미디어/오렐리앙 제롱/박해선] 서적을 참고하였습니다.

나머지는 부수적인 함수나 메서드에 대해 부족한 설명을 적어두었습니다.

학습용으로 포스팅 하는 것이기 때문에 복제보다는 머신러닝에 관심이 있다면 구매해보시길 추천합니다.

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