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。

相关问题

compare_models包含哪些机器学习模型，调用时名称是什么

`compare_models()` 函数会自动训练并评估多个机器学习模型，并返回性能指标的比较结果。其中包含以下分类模型，以及调用时对应的名称：

1. 逻辑回归模型：'lr'
2. K最近邻分类器：'knn'
3. 决策树分类器：'dt'
4. 随机森林分类器：'rf'
5. 梯度提升树分类器：'xgboost'
6. 支持向量机分类器：'svm'
7. 多层感知器分类器：'mlp'
8. 贝叶斯模型：'nb'
9. Quadratic Discriminant Analysis 模型：'qda'
10. Linear Discriminant Analysis 模型：'lda'
11. Extra Trees 分类器：'et'
12. AdaBoost 分类器：'ada'
13. Gradient Boosting 分类器：'gbc'
14. Light Gradient Boosting Machine 分类器：'lightgbm'
15. CatBoost 分类器：'catboost'

注意：这里列出的是分类模型，与回归模型不同。

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。