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...
# 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...
save_model(final_rf, 'datasets/Final RF Model 19Nov2020') 12.2加载模型 要在相同或可选的环境中加载在未来日期保存的模型,我们将使用PyCaret的load_model()函数,然后轻松地将保存的模型应用于新的未知数据以进行预测 saved_final_rf = load_model('datasets/Final RF Model 19Nov2020') 转换管道和模型已成...
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') ...
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。
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')...
成了,就是这样。只需一行代码,整个机器学习管道都已在MicrosoftAzure容器中了,随后可以使用 load_model 函数访问它。 Import osos.environ['AZURE_STORAGE_CONNECTION_STRING'] = 'your-conn-string' from pycaret.classification import load_model loaded_model = load_model(model_name = 'model-name',platform ...
💡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.