pycaret模型分析
1、解释模型 解释复杂模型在机器学习中至关重要。 模型可解释性通过分析模型真正认为的重要内容来帮助调试模型。 在PyCaret中解释模型就像编写interpret_model一样简单。 该函数将训练有素的模型对象和图的类型作为字符串。 解释是基于SHAP（SHapley Additive ...
原文：pycaret之集成模型（集成模型、混合模型、堆叠模型）
集成模型 组装训练好的模型就像编写ensemble model一样简单。它仅采用一个强制性参数，即经过训练的模型对象。此函数返回一个表，该表具有k倍的通用评估指标的交叉验证分数以及训练有素的模型对象。使用的评估指标是：分类：准确性，AUC，召回率，精度，F ，Kappa，MCC回归：MAE，MSE，RMSE，R ，RMSLE，MAPE可以使用ensemble model函数中的fold参数定义折 ...
2020-10-11 20:25 0 576 推荐指数：
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