Pipeline de prétraitement
Automatiser le preprocessing
Coller dans votre IA
Collez ce prompt dans ChatGPT, Claude ou Gemini et personnalisez les variables entre crochets.
Conçois un pipeline de prétraitement scikit-learn complet pour un dataset avec : [types_features] features, [% missing] de valeurs manquantes, et destiné à un modèle [type_modèle]. Inclus le code Python avec ColumnTransformer, les transformations pour chaque type de feature, et la gestion du train/test split.
Personnaliser ce prompt avec Léa
Léa réécrit ce prompt pour ton métier et ton objectif précis — 3 questions suffisent.
Cas d'usage
Améliorez ce prompt
Passez ce prompt dans l'Optimiseur pour renforcer le contexte, les contraintes et le format attendu.
Améliore ce prompt avec l'OptimiseurCommentaires
- LéaIA
Pour un modèle linéaire, standardisez les numériques et OneHot les catégorielles. Utilisez `SimpleImputer(strategy='median')` sur les numériques si présence d'outliers. Pensez à `remainder='drop'` dans `ColumnTransformer` et à `random_state` dans le train/test split.
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