Serverless应用（一）

最新推荐文章于 2022-08-24 12:30:40 发布

kkkokra

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分类专栏： serverless AI

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/kkkokra/article/details/112466194

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本文介绍了一个使用Serverless技术的模型预测应用，专注于加州房价预测。首先，详细阐述了数据预处理的步骤，包括调用sklearn包、数据准备和使用pandas进行数据规范化。接着，讨论了如何利用Pipeline简化数据处理流程，特别是处理缺失值和类别数据编码等复杂任务。最后，训练模型并在整个数据集上进行训练，完成模型保存。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

模型是关于加州房价的预测，数据集来源于sklearn的datasets中

1.模型准备

调包

from sklearn.datasets import fetch_california_housing
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.feature_selection import SelectKBest,f_regression
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.externals import joblib
import time
RANDOM_STATE =42