[Machine Learning] pycaret tutorial 따라하기

자세한 정보를 얻고 싶으시면 pycaret tutorial을 참조하시기 바랍니다.

0. 목표

 - pycaret tutorial 따라하기

1. 실습

 1) 설치

!pip install pycaret
!pip install shap #interpret_model 사용시 필요

 2) 데이터 불러오기

from pycaret.datasets import get_data
diabetes = get_data('diabetes')

 3) setup

  - 학습 데이터가 무엇인지, 목표 클래스는 무엇인지 설정

  - 엔터 한번 입력해야 함

from pycaret.classification import *
data = setup(diabetes, target = 'Class variable')

 4) 모델 비교

  - 예시에는 xgboost가 있는데 나는 왜 없는지 모르겠음.

compare_models()

 5) 모델 생성

lr = create_model('lr')

 6) 모델 튜닝

tuned_lr = tune_model(lr)

 7) 배깅

bagged_lr = ensemble_model(lr, method = 'Bagging')

 8) 스태킹

lda = create_model('lda')
rf = create_model('rf')
stacker = stack_models(estimator_list = [lda, rf], meta_model = lr)

 9) 플랏

  - 튜토리얼은 gui 형태로 여러 플랏을 볼 수 있는데, colab에서는 해당 그래프만 보여줌

plot_model(lr)

 10) 모델 저장

save_model(lr, 'lr_saved')

 11) 모델 불러오기

lr_saved = load_model('lr_saved')

2. 참고

 - pycaret