PyCaret中任何机器学习实验的第一步都是通过导入所需的模块并初始化setup()来设置环境的。本示例中使用的模块是pycaret.classification。导入模块后,将通过定义数据框('diabetes')和目标变量('Class variable')来初始化setup()。 代码语言:javascript 复制 代码语言:javascript 复制 from pycaret.classificationimport*exp1...
建立二分类模型PyCaret的分类模块 (pycaret.classification) 是一个有监督的机器学习模块,用于二分类和多分类问题。...执行 setup() 时,PyCaret将根据某些属性自动推断所有特征的数据类型,是连续性变量还是分类变量。...建议大家阅读PyCaret文档以了解这些步骤在PyCaret中具体是如何自动处理的,例如缺失值插补、分类变量编码...
比如我们要用classification分类模型。 代码语言:javascript 复制 from pycaret.datasetsimportget_data diabetes=get_data('diabetes')# 初始化 from pycaret.classificationimport*clf1=setup(data=diabetes,target='Class variable') 上面setup函数就建立了基础环境,其中参数约束了数据集和目标变量。 setup参数除了上面这两...
PyCaret分类模块(PyCaret .classification)是一个监督机器学习模块,用于根据各种技术和算法将元素分类为二进制组。分类问题的一些常见用途包括预测客户违约(是或否),客户放弃(客户将离开或留下),遇到的疾病(积极或消极)等等。 PyCaret分类模块可用于二进制或多类分类问题。它有超过18种算法和14张分析模型性能的图。无论...
分类(Classification) 首先从一个分类问题开始探索PyCaret。 1.加载数据 from pycaret.datasets import get_data data = get_data('diabetes') 2.setup(初始化) from pycaret.classificationimport * s = setup(data, target = 'Class variable', session_id = 123) ...
from pycaret.classification import *s = setup(data, target = 'Class variable') 成功执行set up 后,它将打印包含一些重要信息的信息网格。大多的信息与在set up()执行时构建的预处理管道有关:1、session_id:一个pseduo随机数,作为所有函数中的种子分发,一提高以后的可重复性,如果未session_id通过,则将自动...
PyCaret的classification模块是一个可用于二分类或多分类的模块,用于将元素分类到不同的组中。一些常见的用例包括预测客户是否违约、预测客户是否流失、以及诊断疾病(阳性或阴性)。示例代码如下所示: 数据准备 加载糖尿病示例数据集: from pycaret.datasets import get_data ...
该函数仅在pycaret.classification和pycaret.regression模块中可用。 (1)分类案例: frompycaret.datasetsimportget_data diabetes= get_data('diabetes')#Importing module and initializing setupfrompycaret.classificationimport*clf1= setup(data = diabetes, target ='Class variable')#return best modelbest =compare_...
PyCaret分类模块(pycaret.classification)是一个有监督的机器学习模块,用于根据各种技术和算法将元素分类为二类。分类问题的一些常见用途包括预测客户违约(是或否)、客户放弃(客户将离开或留下)、遇到的疾病(阳性或阴性)等等。 PyCaret分类模块可用于二或多类分类问题。它有18个以上的算法和14个分析模型性能的曲线图。无...
diabetes = get_data('diabetes')# 初始化frompycaret.classificationimport* clf1 = setup(data = diabetes, target ='Class variable') 上面setup函数就建立了基础环境,其中参数约束了数据集和目标变量。 setup参数除了上面这两个以外,还有N多个参数可以控制。所有预处理的步骤都会应用至setup()中,PyCaret 拥有 20...