一款超强的机器学习库 - 迷途小书童的Note迷途小书童的Note

一款超强的机器学习库 - 迷途小书童的Note迷途小书童的Note

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。

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

1. 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

1. import pandas as pd
2. from pycaret.regression import *
3. 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

1. 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

1. dt = create_model('lr')
2. 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

1. evaluate_model(best_model)

保存模型文件

1. # 模型文件 best_pipeline.pkl，同时还有日志文件 logs.log
2. 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。

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。

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

Anomaly Detection

Classification

Time Series

Clustering

数据集下载地址

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