# 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...
PyCaret 使用interpret_model函数实现SHAP(SHapley Additive exPlanations)。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # create a modelxgboost=create_model('xgboost')# summaryplotinterpret_model(xgboost)# correlationplotinterpret_model(xgboost,plot='correlation') 可以使用“plot = 'reason'”评估测试...
最终模型:finalizemodel 函数训练和测试数据合并重新训练模型,savemodel和load_model函数分别是保存和加载模型及pipeline 模型部署:deploy_model,此函数在云上部署转换管道和经过训练的模型。 一、数据初始化 PyCaret通过setup()函数可将原始数据进行一站式数据采样与划分、数据预处理、转换、特征工程等操作,它会根据setup...
如果Label是0,Score是0.90,这意味着90%的概率是0类。如果你想看到两个类的概率,只需在predict_model函数中传递raw_score=True。 predictions = predict_model(best, data=data, raw_score=True) predictions.head() 保存模型 save_model(best, 'my_best_pipeline') 重载模型 loaded_model = load_model('my_...
Tune_model 模型名称作为输入,它不需要你先训练一个模型,然后调整它。 默认情况下,tune_model 尝试优化精度指标,但可以使用优化参数对其进行更改。 可创建优化逻辑回归模型 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 tuned_logreg=tune_model('lr') ...
save_model(automl_model,model_name='automl-model') 1. 我们还可以使用load_model函数加载保存的AutoML模型。 复制 loaded_model=load_model('automl-model')print(loaded_model) 1. 2. 打印出加载的模型将产生以下输出: 复制 Pipeline(memory=None,steps=[('dtypes',DataTypes_Auto_infer(categorical_features=...
十一、加载保存的模型(load_model()) 为了在未来某个日期在相同或替代环境中加载保存的模型,我们将使用 PyCaret 的函数,然后轻松地将保存的模型应用于新的看不见的数据以进行预测。 saved_final_lightgbm = load_model('Final LightGBM Model 18Dec2022')...
我们可以观察到该类,并且主要由.我们还可以使用相同的图来查看任何连续特征的分布。 plot_model(kmeans, plot ='distribution', feature ='CaNA_N') 接下来的保存模型(save_model())和加载保存模型(load_model())跟之前的一致步骤。
💡特别提醒:您可以使用PyCaret所有模块中可用的load_model和load_experiment函数加载保存的模型和保存的实验。 延伸阅读【1】回归:https://pycaret.org/reg101/【2】聚类:https://pycaret.org/clu101/【3】异常检测:https://www.pycaret.org/anom101【4】自然语言处理:https://pycaret.org/nlp101/【5】关联规...
1. # Loading the saved model dt_saved = load_model('dt_saved_07032020') 1.