写个pycaret使用代码
时间: 2024-05-03 15:22:41 浏览: 27
以下是一个使用Pycaret的简单代码示例,用于训练和评估二元分类模型:
```python
# 导入数据集
from pycaret.datasets import get_data
data = get_data('titanic')
# 初始化Pycaret
from pycaret.classification import *
clf1 = setup(data, target='Survived')
# 比较模型
compare_models()
# 创建和调整模型
lr = create_model('lr')
tuned_lr = tune_model(lr)
# 模型解释
interpret_model(tuned_lr)
# 预测
predict_model(tuned_lr)
# 模型部署
save_model(tuned_lr, 'tuned_lr_model')
# 加载模型并进行预测
from pycaret.classification import load_model
loaded_model = load_model('tuned_lr_model')
new_prediction = predict_model(loaded_model, data=data)
```
相关问题
举一个pycaret的setup函数的例子
好的,下面是一个基本的 PyCaret setup 函数的例子:
```python
from pycaret.datasets import get_data
from pycaret.classification import *
# 获取鸢尾花数据集
data = get_data('iris')
# 初始化 PyCaret 分类器
clf = setup(data, target='species')
```
这个例子中,我们首先从 PyCaret 中导入 get_data 和 setup 函数以及分类器模块。然后,我们使用 get_data 函数获取了一个名为 iris 的数据集,该数据集包含了鸢尾花的四个特征和一个目标变量(即种类)。最后,我们使用 setup 函数对数据集进行了初始化,其中 target 参数指定了目标变量为 species。这个 setup 函数将对数据集进行自动化的预处理操作,并返回一个包含了多个分类器的比较结果的比较表格,用户可以基于这个比较表格选择最优的分类器进行后续的建模和评估。
pycaret 如何确定最佳聚类数,示例代码
PyCaret中提供了一种基于肘部法(Elbow Method)的聚类数确定方法。具体步骤如下:
1. 导入需要使用的库和数据集
```python
from pycaret.datasets import get_data
from pycaret.clustering import *
data = get_data('jewellery')
```
2. 创建聚类模型并使用`setup()`函数进行数据预处理
```python
cluster = setup(data, normalize = True, session_id = 123)
```
3. 调用`elbow`函数,绘制不同聚类数对应的误差平方和(SSE)的折线图
```python
kmeans = create_model('kmeans')
plot_model(kmeans, plot = 'elbow')
```
4. 根据图像判断最佳聚类数,并重新训练模型
```python
kmeans = create_model('kmeans', num_clusters = 4)
```
下面是完整的示例代码:
```python
from pycaret.datasets import get_data
from pycaret.clustering import *
# 导入数据
data = get_data('jewellery')
# 创建聚类模型并使用setup()函数进行数据预处理
cluster = setup(data, normalize = True, session_id = 123)
# 调用elbow函数,绘制不同聚类数对应的误差平方和(SSE)的折线图
kmeans = create_model('kmeans')
plot_model(kmeans, plot = 'elbow')
# 根据图像判断最佳聚类数,并重新训练模型
kmeans = create_model('kmeans', num_clusters = 4)
```