pycaret包含哪些分类模型

PyCaret包含以下分类模型：

1. 逻辑回归（Logistic Regression）
2. K最近邻分类器（K-Nearest Neighbors）
3. 决策树分类器（Decision Tree）
4. 随机森林分类器（Random Forest）
5. 梯度提升树分类器（Gradient Boosting）
6. 支持向量机分类器（Support Vector Machine）
7. 多层感知器分类器（Multi-layer Perceptron）

相关问题

pycaret包含哪些模型

PyCaret是一个开源的机器学习库，其中包含以下模型：

1. 回归模型：线性回归、岭回归、Lasso回归、Elastic Net回归、主成分回归、随机森林回归、支持向量机回归、K最近邻回归等。

2. 分类模型：逻辑回归、K最近邻分类器、决策树分类器、随机森林分类器、梯度提升树分类器、支持向量机分类器、多层感知器分类器等。

3. 聚类模型：K均值聚类、层次聚类、DBSCAN聚类等。

4. 异常检测模型：局部异常因子检测、孤立森林检测等。

5. 自然语言处理模型：文本分类、情感分析、命名实体识别等。

6. 图像处理模型：图像分类、物体检测等。

pycaret包含哪些机器学习模型，调用时名称是什么

PyCaret 包含以下机器学习模型，以及调用时对应的名称：

1. 线性回归模型：linear
2. 岭回归模型：ridge
3. Lasso 回归模型：lasso
4. Elastic Net 回归模型：en
5. 主成分回归模型：pr
6. 最小角回归模型：lar
7. LARS Lasso 回归模型：llar
8. 支持向量机回归模型：svm
9. K 最近邻回归模型：knn
10. 决策树回归模型：dt
11. 随机森林回归模型：rf
12. 梯度提升回归模型：xgboost
13. Light Gradient Boosting Machine 回归模型：lightgbm
14. CatBoost 回归模型：catboost
15. 回归高斯过程模型：gpr
16. 回归多项式模型：poly

注意：这里列出的是回归模型，与分类模型不同。分类模型已经在之前的问题中列出过了。