一个超强的机器学习库

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简介

PyCaret 是一个用于机器学习的 Python 库，它旨在简化机器学习流程并提供一个易于使用的接口。它为用户提供了一个高级的 API，可以在几行代码中完成常见的机器学习任务，如数据预处理、特征工程、模型选择、调参和模型评估。PyCaret 本质上是对 scikit-learn、XGBoost、LightGBM、CatBoost、Optuna、Hyperopt、Ray 等多个机器学习库和框架的 Python 封装。PyCaret 的灵感来源于 R 编程语言中的 caret 库。

想象一下你正在烹饪一道美食。你需要准备食材、切割、炒煮、调味和品尝。PyCaret 就像是你的私人厨师助手，它会帮助你自动完成这些步骤，让你能够专注于享受美食。

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基本使用

让我们通过一个例子来说明 PyCaret 的使用方法。

使用之前需要安装一下，要求 python 3.7 版本以上

pip install pycaret

这里有一份加州房屋的数据集(来自 csv 文件，文末有下载地址)，其中包含房屋的各种特征（如经度、纬度、房间数、卧室数量、中位价格等）。

首先，你需要加载数据集并进行预处理。使用 PyCaret，你只需要一行代码就可以完成这个步骤，这里用到了 pandas

import pandas as pd
from pycaret.regression import *
 
 
data = pd.read_csv('housing.csv')

接下来，你需要选择一个模型来训练。PyCaret 提供了许多常见的机器学习模型供你选择。你可以通过一行代码来选择一个线性回归模型

model = setup(data, target='median_house_value')

这将自动进行特征工程、数据划分和模型训练。PyCaret 会根据你的数据集自动选择最佳的特征转换方法和模型。

然后，你可以使用 PyCaret 的自动调参功能来优化模型的超参数。它会自动尝试不同的参数组合，并选择表现最好的模型

dt = create_model('lr')
best_model = tune_model(dt)

最后，你可以使用 PyCaret 的评估功能来评估模型的性能。它会提供各种指标，如均方误差、R 平方等，帮助你了解模型的表现

evaluate_model(best_model)

保存模型文件

# 模型文件 best_pipeline.pkl，同时还有日志文件 logs.log
save_model(best_model, 'best_pipeline')

通过这些简单的步骤，你就能够构建一个机器学习模型，并使用 PyCaret 轻松完成整个流程。

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GPU 加速

要想使用 GPU 来加速模型训练，只需要在 setup 方法中传递 use_gpu = True 即可。其它 API 的使用没有任何变化。

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常见使用案例

官方提供了一些常见场景下的代码示例，大家可以参考参考

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Anomaly Detection

4.2

   

Classification

4.3

   

Time Series

4.4

   

Clustering

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数据集下载地址

链接：https://pan.quark.cn/s/1d55880ca74e

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参考资料

• https://github.com/pycaret/pycaret/tree/master

• https://github.com/ageron/handson-ml/tree/master/datasets/housing

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