
284
파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝(번역개정판)
In [17]:
logreg = LogisticRegression()
logreg.t(X_train_trans, y_train)
X_test_trans = ct.transform(X_test)
print("테스트 점수: {:.2f}".format(logreg.score(X_test_trans, y_test)))
Out [17]:
테스트 점수: 0.81
이 경우에 데이터의 스케일이 영향을 미치지 못했습니다. 하나의 변환기로 모든 전처리 단계를
캡슐화하면 장점이 더 있습니다. 나중에 이에 대해 설명하겠습니다.
ColumnTransformer
안
의 단계에 접근하려면
named
_
transformers
_ 속성을 사용합니다.
In [18]:
ct.named_transformers_.onehot
Out [18]:
OneHotEncoder(categorical_features=None, categories=None,
dtype=<class 'numpy.oat64'>, handle_unknown='error',
n_values=None, sparse=False)
4.3
make
_
column
_
transformer
로 간편하게
ColumnTransformer
만들기
앞서 설명한 대로
ColumnTransformer
를 만들면 ...