create_model是PyCaret中最细粒度的函数，通常是PyCaret大多数功能的基础。正如它的名字所示，这个函数使用交叉验证(可以用参数fold设置)来训练和评估模型。输出打印一个计分表，按Fold 显示精度、AUC、召回率、F1、Kappa和MCC。在本教程的其余部分中，我们将使用以下模型作为候选模型。这些选择仅用于说明目的，并不一定...
# 预设流程参数setup()# 比较不同算法compare_models()# 建立模型create_model()# 调参tune_model()# 模型可视化plot_model()# 用模型预测predict_model()# 保存/载入模型save_model()load_model() 从本质上来看,PyCaret 是一个Python库,封装了多个机器学习库和框架,如 sci-kit-learn、XGBoost、Microsoft Light...
使用create_model()函数创建隔离森林模型。隔离森林算法通过随机选择一个特征,然后随机选择最大值和最小值之间的分割值来区分观察。 iforest = create_model('iforest') print(iforest) 因此,异常分数被确定为分离给定观察所需的条件数量。 局部异常因子 它是...
create_model是PyCaret中最细粒度的函数,通常是PyCaret大多数功能的基础。顾名思义,该函数使用可通过参数fold设置的交叉验证来训练和评估模型。输出打印一个计分表,显示折叠精度,AUC,召回率,F1, Kappa和MCC。 对于本教程的其余部分,我们将使用以下模型作为候选模型。这些选择仅用于说明目的,并不一定意味着它们是这类...
在PyCaret的任何模块中创建模型就像编写create_model一样简单。它仅接受一个参数,即作为字符串输入传递的模型名称。此函数返回具有k倍交叉验证分数和训练有素的模型对象的表格。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 代码语言:javascript 代码运行次数:0
create_model 函数用于创建一个模型,对给定的数据集进行训练,并使用交叉验证评估其性能。它简化了对分类任务训练和评估各种机器学习模型的过程。 rf 表示随机森林 model = s.create_model("rf") create_model 的关键参数: estimator:要创建的模型的标识符。通常是一个字符串,对应于特定类型的分类模型(例如,'rf' ...
create_model()是 PyCaret 中最精细的函数,通常是大多数 PyCaret 功能背后的基础。顾名思义,此函数使用可以使用折叠参数设置的交叉验证来训练和评估模型。输出打印一个分数网格,按折叠显示 MAE、MSE、RMSE、R2、RMSLE 和 MAPE。 首先我们可以使用model()查看PyCaret 的模型库中的回归模型 ...
变量lr存储一个由create_model函数返回的训练模型对象,可以通过在变量后使用标点.来访问训练对象的原始属性。 3. 模型调优 同样的,在模型调优tune_model函数中传入模型lr参数,PyCaret将自动调优。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 调节LR模型 ...
使用create_model()函数创建模型时,默认的超参数用于训练模型。要调整超参数,请使用tune_model()函数。此函数使用预定义搜索空间中的随机网格搜索自动调整模型的超参数。 输出打印一个分数网格,显示准确度、AUC、召回率、精密度、F1、Kappa和MCC,以获得最佳模型。要使用自定义搜索网格,可以在tune_model函数中传递custom...
lr = create_model('lr') PyCaret 有 60 多个开源即用型算法,每个模型都有对应的缩写(可以查表),比如上面逻辑回归直接写上lr就可以完成。 变量lr存储一个由create_model函数返回的训练模型对象,可以通过在变量后使用标点.来访问训练对象的原始属性。