Mô Phỏng Pipeline ML | Python Data Analytics

Mô Phỏng Pipeline Machine Learning

Trải nghiệm quy trình scikit-learn: Data → Split → Train → Evaluate

📊 Bước 1: Chuẩn bị DataFrame

#	area	rooms	price 🎯
0	50	2	150
1	80	3	230
2	120	4	350
3	65	2	180
4	95	3	280
5	140	5	420
6	75	3	210
7	110	4	320

X = features (đầu vào) | y 🎯 = target (đầu ra cần dự đoán)

Mục tiêu: Dự đoán giá trị liên tục (ví dụ: giá nhà).

Thuật toán: LinearRegression — tìm đường thẳng khớp nhất.

Chỉ số: R² (khả năng giải thích) và RMSE (sai số trung bình).

sklearn Pipeline

from sklearn.linear_model import LinearRegression

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error

import numpy as np

# Bước 1: Chuẩn bị dữ liệu

X = df[['area', 'rooms']]

y = df['price']