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Pipelines — Pré-processamento com Titanic
# Descrição
Projeto de pipelines do scikit-learn com o dataset Titanic. Aprenda a encapsular todo o pré-processamento em um único objeto Pipeline: imputação de nulos com SimpleImputer (mediana para numéricas, moda para categóricas), escalonamento com StandardScaler, codificação de categorias com OneHotEncoder e combinação com ColumnTransformer. O pipeline completo é passado para GridSearchCV para otimizar parâmetros do pré-processador e do modelo simultaneamente. Compare com a abordagem manual para ver por que os pipelines previnem o erro mais comum: data leakage.
# Características principais
$ Pipeline: sequência completa de transformações + modelo em um único objeto
$ ColumnTransformer: transformações diferentes para cada tipo de coluna
$ SimpleImputer: imputação automática de valores nulos
$ OneHotEncoder: codificação de variáveis categóricas
$ StandardScaler: escalonamento de variáveis numéricas
$ GridSearchCV com Pipeline: otimização simultânea de todo o fluxo
$ Comparação com/sem pipeline: prevenção de data leakage
# Galeria
# Tecnologias utilizadas
