Kaggle 管道：使用 Python 简化机器学习工作流程

Zenn ML 的这篇文章深入探讨了 Kaggle 上机器学习管道的强大功能，这是一种组织复杂模型开发的关键技术。 专注于代码整洁性、减少错误和更易于部署是使数据科学更易于访问和高效的绝佳方法。 理解管道可以释放构建更清晰、更稳健模型的潜力！

• •管道简化了结合数据预处理和建模步骤的过程。
• •使用管道可以显着提高代码清晰度并减少机器学习项目中的错误。
• •本文使用墨尔本住房数据集作为理解管道实现的实用示例。