분석시각화 대회 코드 공유 게시물은
내용 확인 후
좋아요(투표) 가능합니다.
[Python] 전처리부터 모델링까지 Pipeline 마스터!
데이터가 복잡할 수록 전처리 과정은 더더욱 중요하고, 그만큼 복잡할 것입니다. 이때, Pipeline을 사용하면 전처리부터 학습 과정까지 각 단계의 과정을 정확한 순서대로 실행할 수 있습니다! 이러한, pipeline의 편리성을 코드 예제를 통해 살펴보도록 하겠습니다.
* 본 게시글은 데이콘의 [심리 성향 예측 AI 경진대회] 데이터를 활용하였으며, 대회에 참가하면서 진행한 전처리 과정 중 일부를 재구성했기 때문에 EDA 과정 및 해당 전처리를 진행한 근거에 대해서는 생략하였습니다.
* 아직 배우는 입장으로 부족한 점이 많습니다. 수정해야하거나, 추가해야할 점이 있다면 댓글로 조언 부탁드립니다.
DACON Co.,Ltd | CEO Kookjin Kim | 699-81-01021
Mail-order-sales Registration Number: 2021-서울영등포-1704
Business Providing Employment Information Number: J1204020250004
#901, Eunhaeng-ro 3, Yeongdeungpo-gu, Seoul 07237
E-mail dacon@dacon.io |
Tel. 070-4102-0545
Copyright ⓒ DACON Inc. All rights reserved