pycaret之訓練模型（創建模型、比較模型、微調模型）
1、比較模型 這是我們建議在任何受監管實驗的工作流程中的第一步。此功能使用默認的超參數訓練模型庫中的所有模型，並使用交叉驗證評估性能指標。它返回經過訓練的模型對象。使用的評估指標是： 分類：准確性，AUC，召回率，精度，F1，Kappa，MCC回歸：MAE，MSE，RMSE，R2，RMSLE ...
原文：pycaret模型分析
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 exPlanations 實現的，並且僅適用於基於樹的模型。該函數僅在pycaret.classificatio ...
2020-10-13 21:37 0 478 推薦指數：
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1、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，F1，Kappa，MCC回歸：MAE ...
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