Pipeline в машинном обучении: как создавать сложные модели без боли и утечек данных

В ML‑проектах проблемы часто начинаются не с выбора алгоритма, а с предобработки: один трансформер забыли применить к тестовой выборке, другой обучили до кросс‑валидации, третий сломался при передаче проекта коллеге. В статье разберём, как Pipeline в sklearn помогает собрать обработку данных и модель в единый воспроизводимый конвейер, снизить риск data leakage и упростить работу со сложными ML‑сценариями. Читать гайд

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1039162/

#Pipeline #sklearn #машинное_обучение #пайплайн_данных #предобработка_данных #data_leakage #кроссвалидация #ColumnTransformer #трансформеры #MLмодель