clf1 = setup(data = diabetes, target ='Class variable') # compare models best = compare_models 只需几行代码,就可以尝试多个模型,并在整个主要分类指标中对它们进行了比较。 它还允许创建一个基本的应用程序来与模型进行交互: frompycaret.datasetsimportget_data juice = get_data('juice') frompycaret....
模型比较 这是监督机器学习实验（分类或回归模块）应该进行的第一步。compare_models 函数训练模型库中的所有模型，并使用 k 折交叉验证（默认 k=10）来比较常见的评估指标。所使用的评估指标如下所示： 分类模块：准确度、AUC、Recall、精度、F1 和 Kappa； 回归模块：MAE、MSE、RMSE、R2、RMSLE 和 MAPE。 *com...
diabetes=get_data('diabetes')# init setup from pycaret.classificationimport*clf1=setup(data=diabetes,target='Class variable')# compare models best=compare_models() 只需几行代码,就可以尝试多个模型,并在整个主要分类指标中对它们进行了比较。 它还允许创建一个基本的应用程序来与模型进行交互: 代码语言:j...
分类：准确度，AUC，召回率，精确率，F1，Kappa，MCC回归： MAE, MSE, RMSE, R2, RMSLE, MAPE这里有几种使用 compare_models 函数的方法：输出示例：模型创建 模型创建函数使用默认超参数训练模型并使用交叉验证评估模型性能。该函数是几乎所有其他PyCaret函数的底。它返回训练模型对象类。以下是几种模型使用方法：输...
# 调用models()函数,查看可用的模型 exp_auto_noexo.models() 1. 2. # 导入需要的模块和函数 from pycaret.regression import * # 使用exp_auto对象的compare_models方法来比较不同模型的性能 # sort参数指定了排序的指标,即根据哪个指标来排序模型的性能 # turbo参数设置为False,表示使用较慢的模型,如Prophet...
例如，在数据处理前，你发现数据集有空缺的地方（下图中NaN部分）。别怕，PyCaret会自动分析数据，进行缺失值插入。预处理后，PyCaret还贴心地帮你准备了各种模型。从模型训练、选用到测试，只有你想不到的，没有它做不了的。如果已经将数据处理好，并交给PyCaret，一个compare_models函数就能训练库中的所有模型，进行...
frompycaret.classificationimport*# 加载数据集data= get_data('juice')# 设置环境和初始化数据s= setup(data, target = 'Purchase', session_id=123)# 比较不同模型的性能best_model= compare_models()# 创建模型model= create_model('rf') # 创建一个随机森林分类器# 模型优化tuned_model= tune_model(mod...
best = compare_models() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 只需几行代码,就可以尝试多个模型,并在整个主要分类指标中对它们进行了比较。 它还允许创建一个基本的应用程序来与模型进行交互: from pycaret.datasets import get_data juice = get_data('juice') ...
这里有几种使用 compare_models 函数的方法: # 导入 classification 模块 from pycaret.classification import * # 初始化配置 clf1 = setup(data, target = 'name-of-target') # 返回最优模型 best = compare_models() # 返回基于召回率的最有模型 ...
best = compare_models() 只需几行代码,就可以尝试多个模型,并在整个主要分类指标中对它们进行了比较。 它还允许创建一个基本的应用程序来与模型进行交互: from pycaret.datasets import get_data juice = get_data('juice') from pycaret.classification import * ...