pycaret模型分析
1、解釋模型 解釋復雜模型在機器學習中至關重要。 模型可解釋性通過分析模型真正認為的重要內容來幫助調試模型。 在PyCaret中解釋模型就像編寫interpret_model一樣簡單。 該函數將訓練有素的模型對象和圖的類型作為字符串。 解釋是基於SHAP（SHapley Additive ...
原文：pycaret之集成模型（集成模型、混合模型、堆疊模型）
集成模型 組裝訓練好的模型就像編寫ensemble model一樣簡單。它僅采用一個強制性參數，即經過訓練的模型對象。此函數返回一個表，該表具有k倍的通用評估指標的交叉驗證分數以及訓練有素的模型對象。使用的評估指標是：分類：准確性，AUC，召回率，精度，F ，Kappa，MCC回歸：MAE，MSE，RMSE，R ，RMSLE，MAPE可以使用ensemble model函數中的fold參數定義折 ...
2020-10-11 20:25 0 576 推薦指數：
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