5个PyCaret的常见误解
文章插图
PyCaretPyCaret是Python中的一个开源、低代码的机器学习库 ， 它自动化了机器学习工作流 。 它是一个端到端的机器学习和模型管理工具 ， 可以加快机器学习实验的周期 ， 并使你更有效率 。
与其他开放源代码机器学习库相比 ， PyCaret是一个低代码库 ， 可以用很少的代码来替换数百行代码 。 这使得实验具有指数级的速度和效率开发 。
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这种行为后来在版本2.0中进行了更改 。 compare_models现在根据n_select参数返回最佳模型 ， 该参数默认设置为1 ， 这意味着它将返回最佳模型（默认情况下） 。
文章插图通过将默认的n_select参数更改为3 ， 可以获得前3个模型的列表 。 例如：
文章插图返回的对象是经过训练的模型 ， 实际上不需要再次调用create_model来训练它们 。 如果你愿意 ， 你可以使用这些模型来生成诊断图 ， 甚至可以将它们用于预测 。 例如：
文章插图你认为你只限于scikit-learn模型我们收到很多请求 ， 要求在模型库中包含非scikit-learn模型 。 很多人没有意识到你不仅仅局限于默认模型 。 create_model函数除了接受模型库中可用的模型ID之外 ， 还接受未经训练的模型对象 。
只要你的对象与scikit learn-fit/predict-API兼容 ， 它就可以正常工作 。 例如 ， 我们只需导入未经训练的NGBClassifier ， 就可以从ngboost库中训练和评估NGBClassifier ：
文章插图【5个PyCaret的常见误解】你也可以把未经训练的模型传递到compare_models 的include参数中 ， 这样它就可以正常工作了 。
文章插图注意 ， 包含的参数包括模型库中三个未训练模型的ID ， 即Logistic回归、决策树和K近邻 ， 以及ngboost库中的一个未训练对象 。 另外 ， 请注意 ， 索引表示在include参数中输入的模型的位置 。
你不知道的pullPyCaret中的所有训练函数（create_model、tune_model、ensembly_model等）都会显示一个分数网格 ， 但不会返回分数网格 。 因此 ， 你不能将分数网格存储在DataFrame. 但是 ， 有一个名为pull的函数允许你这样做 。 例如：
文章插图当你使用predict_model函数时 ， 这也适用于保存分数网格 。
文章插图现在你可以像pandas一样访问度量了 。 例如 ， 你可以创建一个循环来训练具有不同参数的模型 ， 并使用以下简单代码创建一个比较表:
文章插图你认为PyCaret是个黑匣子 ， 其实不然 。 另一个常见的困惑是 ， 所有的预处理都是在幕后进行的 ， 用户无法访问 。 因此 ， 你无法审核运行设置函数时发生的情况 。 这不是真的 。
PyCaret get_config和set_config中有两个函数 ， 允许你访问和更改后台的所有内容 ， 从训练集到模型的随机状态 。 只需调用help（get_config）即可查看get_config函数的文档 ， 查看哪些变量可供你访问：
文章插图你可以通过在get_config函数中调用它来访问该变量 。 例如 ， 要访问X_train 转换后的数据集 ， 请编写以下内容：
文章插图你可以使用set_config函数更改环境变量 。 根据你目前对pull、get_config和set_config函数的了解 ， 你可以创建一些非常复杂的工作流 。 例如 ， 可以对保留集重新采样N次 ， 以评估平均性能指标 ， 而不是依赖于一个保留集：
import numpy as npXtest = get_config('X_test')ytest = get_config('y_test')AUC = []for i in np.random.randint(0,1000,size=10):Xtest_sampled = Xtest.sample(n = 100, random_state = i)ytest_sampled = ytest[Xtest_sampled.index]set_config('X_test', Xtest_sampled)set_config('y_test', ytest_sampled)predict_model(dt);AUC.append(pull()['AUC'][0])>>> print(AUC)[Output]: [0.8182, 0.7483, 0.7812, 0.7887, 0.7799, 0.7967, 0.7812, 0.7209, 0.7958, 0.7404]>>> print(np.array(AUC).mean())[Output]: 0.77513
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