Section Pipeline dan Produktivitas berisi materi 6 chapter. Rapikan alur kerja: Pipeline, ColumnTransformer, transformer kustom, penyimpanan model, manajemen eksperimen, dan testing.

# Pipeline scikit-learn: Dasar

Rangkai langkah preprocessing dan model menjadi satu objek yang aman dari leakage.

Buka → # ColumnTransformer untuk Preprocessing Terpadu

Terapkan transformasi berbeda pada kolom numerik dan kategorikal dalam satu struktur.

Buka → # Transformer Kustom

Buat transformer sendiri yang kompatibel dengan Pipeline dan GridSearchCV.

Buka → # Penyimpanan dan Pemuatan Model

Simpan model dan pipeline dengan joblib lalu muat kembali untuk inferensi.

Buka → # Manajemen Eksperimen

Lacak konfigurasi, data, dan skor tiap eksperimen secara sistematis.

Buka → # Testing untuk Kode Machine Learning

Amankan komponen data dan model dengan pytest sebelum masuk produksi.

Buka →