Se fosse feito usando o Pipeline do sklearn, ainda teria que salvar esse modelo min_max? Poderia ser incluída essa transformação no Pipeline?
Solucionado
Se fosse feito usando o Pipeline do sklearn, ainda teria que salvar esse modelo min_max? Poderia ser incluída essa transformação no Pipeline?
Olá William, tudo bem?
Sim, se você utilizar um Pipeline do scikit-learn, não é necessário salvar o MinMaxScaler separadamente. A transformação pode, e normalmente deve, ser incluída dentro do próprio pipeline. Nesse caso, você salva apenas um único objeto, que já encapsula tanto o pré-processamento quanto o modelo final.
Na aula, o scaler é salvo separadamente porque o fluxo foi construído passo a passo, primeiro ajustando o MinMaxScaler, depois treinando o LabelPropagation, e só então persistindo cada um individualmente.
Com o pipeline, ao chamar predict, o próprio pipeline aplica automaticamente o MinMaxScaler antes do LabelPropagation.
Espero ter ajudado.
Qualquer dúvida que surgir, compartilhe no fórum. Abraços e bons estudos!
Na carreira de dados é explorado mais essa questão do Pipeline?
Oi William!
Na carreira de Ciência de Dados, há o curso Engenharia de pipelines: machine learning e integração com AWS.
Espero ter ajudado.
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