Cuando tu trabajo diario incluye mucha edición de documentos, te das cuenta de que cada formato de archivo requiere su propio enfoque y a veces software específico. Manejar un archivo SE que parece simple puede a menudo detener todo el proceso, especialmente si intentas editar con herramientas inadecuadas. Para prevenir este tipo de problemas, consigue un editor que pueda cubrir tus necesidades sin importar la extensión del archivo y adaptar datos en SE sin obstáculos.
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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. 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
