predict_model函数还可以预测使用stack_models和create_stacknet函数创建的模型的顺序链(sequential chain)。 predict_model函数还可以使用deploy_model函数直接从AWS S3上托管的模型进行预测。 10.部署模型 利用训练后的模型在未知数据集上生成预测的一种方法是:在训练过模型的同一notebooks /IDE中使用predict_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 一旦模型训练完成,我们可以使用predict_model函数对新数据进行预测: predictions=predic...
# 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...
模型验证/预测:通过predict_model 函数不仅可以对hold-out数据集进行预测,还可以对未知数据集预测 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...
预测完成后,predict_model函数会返回一个包含预测结果的DataFrame。这个DataFrame不仅包含预测标签,还可能包含预测概率、置信区间等其他信息。你可以直接查看或处理这个DataFrame来获取预测数据: python # 查看预测结果的前几行 print(predictions.head()) 在这个DataFrame中,通常会有以下列: Label:实际标签(如果有的话,...
model将模型成功部署到云中，或者使用save_model在本地成功部署了模型，就可以使用predict_model函数将其...
predict_model(best) 评估指标是在测试集上计算的。第二个输出是pd.DataFrame,包括对测试集的预测(见最后两列)。要在未见过的(新)数据集上生成标签,只需在predict_model函数中传递数据集即可。 predictions = predict_model(best, data=data) predictions.head() 分数指的是预测类的概率(不是正类)。如果Label是...
Predict_model 是一个预测和推理工具。 plot_model - 用于评估准备好的 AI 模型的呈现。 实用功能 - 在处理 AI 时有价值的实用功能探索有关 PyCaret 的不同途径。 实验日志记录:当您运行机器学习代码时,PyCaret 会嵌入 MLflow 跟踪组件作为后端 API 和 UI,用于记录参数、代码版本、指标和输出文件以供以后分析。
interpret_model(xgboost,plot='reason',observation=0) 模型部署 模型调优后要将模型在测试集上进行测试,使用predict_model函数。 1. 模型预测 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 创建模型 rf=create_model('rf')# 预测测试集 rf_holdout_pred=predict_model(rf) ...
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()) ...