Si editas documentos en diferentes formatos a diario, la universalidad de la solución de documentos importa mucho. Si tus herramientas solo funcionan con algunos de los formatos populares, podrías encontrarte cambiando entre ventanas de software para adaptar datos en MD y manejar otros formatos de archivo. Si quieres quitarte el dolor de cabeza de la edición de documentos, obtén una plataforma que pueda gestionar cualquier formato sin esfuerzo.
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consejo número 50 de scikit-learn. aquí hay un patrón simple que se puede adaptar para resolver muchos problemas de aprendizaje automático, tiene muchas desventajas, pero puede funcionar sorprendentemente bien tal como está. está bien, antes de hablar sobre las desventajas, pasemos por el patrón a un alto nivel. lo que voy a mostrarte en este consejo es un pipeline que puedes usar directamente o al menos adaptar para resolver muchos problemas de aprendizaje automático supervisado. esto se basa en lo que he cubierto en muchos otros consejos, así que mencionaré esos consejos a lo largo de este video. déjame desplazarme hacia abajo para que puedas ver el patrón. este es un pipeline de dos pasos en el que el primer paso es un transformador de columnas para el preprocesamiento y el segundo paso es un modelo de regresión logística para la clasificación, aunque el segundo paso podría ser igualmente un modelo de regresión para un problema de regresión. casi todo el código que estás viendo es para el preprocesamiento y el código de preprocesamiento está dividido entre columnas numéricas y columnas categóricas, así que caminemos a través de t
