Permet d'assurer que chaque étape est ajustée uniquement sur les données d'entraînement, améliorant la robustesse du modèle.
La nouvelle fiche de triche de KDnuggets sur l'ingénierie des fonctionnalités dans Scikit-Learn met en lumière l'importance des pipelines pour une évaluation précise des modèles. L'intégration stratégique de ces étapes garantit des performances optimisées.
