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← KurseData Science AppliedModul 5 · Produktions-ML-Pipelines🏆 Capstone: End-to-End-Pipeline im Kaggle-Stilmission83 / 104
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Aufgabe
📝 **Aufgabe:** Erstellen Sie eine „Pipeline(Datensätze, Startwert=0)“, die nach geschichteter Aufteilung, reiner Zugskalierung, logistischer Regression über 500 Epochen und einem Schwellenwert von 0,5 „(Präzision, Rückruf, f1)“ zurückgibt. Runden Sie jede Metrik auf 2 Dezimalstellen. 📋 Implementieren Sie die obige Funktion. Tests laufen automatisch ab. 💡 **Hinweis:** Lesen Sie die Theorie noch einmal, wenn Sie nicht weiterkommen.
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