分析模型性能的另一种方法是使用evaluate_model()函数,该函数显示给定模型的所有可用图的交互界面。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 evaluate_model(tuned_rf) 7. 在测试集中验证模型性能 在最终确定模型之前,我们还需要通过测试集来进一步评估模型性能。下面,我们将使用存储于tune_rf变量中的最终...
了解有关PyCaret中不同可视化的更多信息:https://www.pycaret.org/plot-model 或者,您可以使用评估模型(evaluate_model)函数通过botebook中的用户界面查看作图效果。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 evaluate_model(adaboost) ?特别提醒:plot_model函数pycaret.nlp模块可用于显示文本语料库和语义主...
如果我们想要创建一个特定的模型,比如决策树,可以使用create_model函数: dt_model=create_model('dt') 调整模型 我们可以使用tune_model函数对模型进行超参数调优: tuned_dt_model=tune_model(dt_model) 评估模型 使用evaluate_model函数可以可视化模型的性能: evaluate_model(tuned_dt_model) 预测新数据 一旦模型训...
evaluate_model 只能在笔记本中使用,因为它使用了 ipywidget 。你也可以使用 plot_model 函数来单独生成图。 plot_model(kmeans, plot = 'elbow') plot_model(kmeans, plot = 'silhouette') 分发标签 这个函数给训练数据分配聚类标签。 result = assign_model(kmeans) result.head() 这个函数使用在新的/未见...
create_model(),tune_model(),compare_models()plot_model()evaluate_model()predict_model() 让我们看看全局 在大多数库中,不使用PyCaret重新创建整个实验需要100多行代码。PyCaret还允许你执行更高级的操作,例如高级预处理、集成、广义叠加和其他技术,这些技术允许你完全定制ML管道,这是任何数据科学家必须具备的。
evaluate_model() predict_model() 让我们看看整体情况 在大多数库中,在没有PyCaret的情况下重新创建整个实验需要超过100行代码。该库还允许您执行更高级的操作,例如高级预处理、集成、通用堆栈和其他技术,这些技术允许您完全自定义ML管道,并且对于任何数据科学家来说都是必需的。
如果你不想单独绘制所有这些可视化,那么PyCaret库有另一个惊人的功能evaluate_model。在此功能中,只需要传递模型对象,PyCaret将创建一个交互式窗口,供你·以所有可能的方式查看和分析模型: 2. 模型解释 在大多数机器学习项目中,解释复杂模型非常重要。通过分析模型认为重要的内容,有助于模型调优。在PyCaret中,此步骤非...
evaluate_model(best) 对回归模型、所用数据和特征重要性的可视化呈现 一行代码进行参数调优 对参数进行调优在机器学习模型训练中占有较大工作量,Pycaret可以选择不同迭代次数、参数搜索方式等进行参数优化,而且仅需一行代码即可实现。 tuned_dt = tune_model(dt, n_iter = 50) ...
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。
plot_model(tuned_lightgbm, plot ='error') 3、特征重要性图 plot_model(tuned_lightgbm, plot='feature') 分析模型性能的另一种方法是使用该函数,该函数显示给定模型的所有可用绘图的用户界面。它在内部使用该函数。evaluate_model() 七、测试预测/保留样本(predict_model()) ...