plot_model(knn) 我们可以在任何维度上移动它以查看和指出异常。这个 3D 绘图有助于我们更好地查看它。KNN 图显示大多数异常值是那些不属于任何集群的异常值。所以这很好! 其他两个模型也可以这样做。 plot_model(iforest) 很明显,数据集被分成了四个不...
# 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...
可以使用plot_model函数对经过训练的机器学习模型进行性能评估和诊断。它使用训练有素的模型对象和作图的类型作为plot_model函数中的字符串输入。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # create a modeladaboost=create_model('ada')#AUCplotplot_model(adaboost,plot='auc')# DecisionBoundaryplot_m...
interpret_model函数中的大多数绘图是基于SHAP(SHapley加法解释)实现的。此函数仅在pycaret.classification和pycaret.regression模块中可用。 有关这方面的更多信息,请参阅https://shap.readthedocs.io/en/latest/ 绘图类别属性,plot str, default = ‘summary’ ‘summary’ - Summary Plot using SHAP ‘correlation’ ...
plot_model() 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。
Plot_model 函数提供了进一步分析模型性能的工具。它将训练模型作为输入并返回指定的绘图。让我们来举一些例子。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 plot_model(logreg,plot='auc') 这是一个 ROC 曲线,它通过合并所有阈值的混淆矩阵来汇总模型在不同阈值下的性能。
六、绘制模型(plot_model()) 在模型最终确定之前,该函数可用于分析不同方面的性能,例如残差图、预测误差、特征重要性等。此函数采用经过训练的模型对象,并根据测试/维持集返回图。 1、残差图 plot_model(tuned_lightgbm) 2、预测误差图 plot_model(tuned_lightgbm, plot ='error') ...
默认情况下,plot_model函数将为回归模型生成残差图,如下所示。 复制 plot_model(tuned_catboost) 1. > Residual plot for the tuned CatBoost model. 预测误差 通过创建预测误差图,我们还可以将预测值相对于实际目标值可视化。 复制 plot_model(tuned_catboost,plot='error') ...
plot_model(kmeans) 2、肘部图 plot_model(kmeans, plot ='elbow') 肘部法是一种启发式方法,用于解释和验证聚类分析中的一致性,旨在帮助在数据集中找到适当数量的聚类。在此示例中,上面的弯头图表明这是最佳聚类数:5 3、剪影图 plot_model(kmeans, plot ='silhouette') ...
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,此步骤非常简单,只需编写interpret_model即可获取Shapley值。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 创建一个模型 xgboost=create_model('xgboost')interpret_model(xgboost)# summary plotinterpre...