pycaret之训练模型（创建模型、比较模型、微调模型）
1、比较模型 这是我们建议在任何受监管实验的工作流程中的第一步。此功能使用默认的超参数训练模型库中的所有模型，并使用交叉验证评估性能指标。它返回经过训练的模型对象。使用的评估指标是： 分类：准确性，AUC，召回率，精度，F1，Kappa，MCC回归：MAE，MSE，RMSE，R2，RMSLE ...
原文：pycaret模型分析
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 exPlanations 实现的，并且仅适用于基于树的模型。该函数仅在pycaret.classificatio ...
2020-10-13 21:37 0 478 推荐指数：
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1、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，F1，Kappa，MCC回归：MAE ...
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