假如我使用了pycaret的catBoost进行回归,我如何查看模型的参数
时间: 2024-02-01 14:16:43 浏览: 33
使用Pycaret的CatBoost模型进行回归训练后,可以通过以下方式查看模型的参数:
1. 使用`get_config`方法获取模型的参数配置:
```
from pycaret.regression import *
# 加载数据
data = get_data('boston')
# 初始化回归模型
reg = setup(data, target='medv', silent=True)
# 训练CatBoost回归模型
catboost = create_model('catboost')
# 获取模型的参数配置
params = catboost.get_config()
print(params)
```
2. 使用`get_params`方法获取模型的参数值:
```
from pycaret.regression import *
# 加载数据
data = get_data('boston')
# 初始化回归模型
reg = setup(data, target='medv', silent=True)
# 训练CatBoost回归模型
catboost = create_model('catboost')
# 获取模型的参数值
params = catboost.get_params()
print(params)
```
其中,`get_config`方法返回的是模型的参数配置,包括模型类型、特征工程方法、训练参数等;而`get_params`方法返回的是模型的参数值,例如学习率、迭代次数、正则化参数等。
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。