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同...
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’ ...
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...
kmeans = create_model('kmeans') print(kmeans) 分析和可视化模型 该函数分析了一个上一步训练完成的模型的性能。 evaluate_model(kmeans) 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...
# 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...
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...
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。
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。
分析训练完成的机器学习模型的性能是任何机器学习工作流程中必不可少的步骤。 在PyCaret中分析模型性能就像编写plot_model一样简单。 该函数将受训的模型对象和图的类型作为plot_model函数中的字符串。 分类: 例子: #Importing datasetfrompycaret.datasetsimportget_data ...
让我们首先从 PyCaret 库外部创建视觉效果,这将突出 PyCaret 库的好处,并使我们能够了解plot_model函数如何更具交互性。 1 2 3 4 5 fromyellowbrick.featuresimportManifold dfr=iforest_results['Anomaly'] viz=Manifold(manifold="tsne") viz.fit_transform(df, dfr) ...