Конвейеры

Конвейер нужен, чтобы собрать подготовку данных и модель в один воспроизводимый процесс.

Вместо того чтобы отдельно масштабировать признаки, обучать модель и повторять те же действия для новых данных, конвейер хранит эту последовательность как единый объект.

Что будет на странице

1. Подготовка обучающей таблицы.
2. Добавление преобразователя признаков.
3. Добавление модели.
4. Обучение конвейера.
5. Получение предсказаний и оценка качества.

Минимальный набросок

uses MLABC;

begin
  var pipeline := new Pipeline;

  pipeline.Add(new StandardScaler);
  pipeline.Add(new LogisticRegression);

  pipeline.Fit(XTrain, yTrain);

  var pred := pipeline.Predict(XTest);
  Println(Accuracy(yTest, pred));
end.

Эта страница станет продолжением примера с первой моделью: та же задача, но уже с явным этапом предобработки.