전처리와 특성 공학¶
전처리는 train 데이터에서 학습되고 추론에도 같은 순서로 적용되어야 합니다.
핵심¶
- 수치형과 범주형 column의 변환 경로를 분리합니다.
- scaling, imputation, encoding을 estimator와 하나의 pipeline으로 묶습니다.
- feature 이름, 순서, dtype을 model signature에 남깁니다.
연습¶
- ColumnTransformer를 사용한 end-to-end baseline을 만듭니다.