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調(diào)包俠神器2.0發(fā)布,Python機(jī)器學(xué)習(xí)模型搭建只需要幾行代碼

新聞 前端
Python開源機(jī)器學(xué)習(xí)建模庫(kù)PyCaret,剛剛發(fā)布了2.0版本。這款堪稱「調(diào)包俠神器」的模型訓(xùn)練工具包,幾行代碼就能搞定模型編寫、改進(jìn)和微調(diào)。

 本文經(jīng)AI新媒體量子位(公眾號(hào)ID:QbitAI)授權(quán)轉(zhuǎn)載,轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系出處。

Python開源機(jī)器學(xué)習(xí)建模庫(kù)PyCaret,剛剛發(fā)布了2.0版本。

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這款堪稱「調(diào)包俠神器」的模型訓(xùn)練工具包,幾行代碼就能搞定模型編寫、改進(jìn)和微調(diào)。

從數(shù)據(jù)預(yù)處理到模型效果對(duì)比,PyCaret都能自動(dòng)實(shí)現(xiàn)

所以,PyCaret長(zhǎng)啥樣,2.0的版本又做了什么改進(jìn)?

一起來看看。

機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)的「煉丹爐」

PyCaret說白了,有點(diǎn)像一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)的煉丹爐

以下是它「熔」進(jìn)來的部分庫(kù):

數(shù)據(jù)處理:pandas、numpy…數(shù)據(jù)可視化:matplotlib、seaborn…各種模型:sklearn、xgboost、catboost、lightgbm…

嗯…sklearn直接就給封裝進(jìn)去了,調(diào)用很方便。

然后,PyCaret這個(gè)煉丹爐,自帶功能“按鍵”(定義了一些函數(shù)),包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型集成、模型分析、模型測(cè)試等。

只需要寫上幾行Python代碼,這些功能“按鍵”就會(huì)被按下,PyCaret自動(dòng)幫你實(shí)現(xiàn)。

至于實(shí)現(xiàn)過程中需要調(diào)用什么基本庫(kù),那些可以放棄思考不需要考慮。

從下圖來看,僅僅是預(yù)處理階段,就包含樣本劃分、數(shù)據(jù)預(yù)處理、缺失值處理、歸一化、獨(dú)熱編碼等功能。

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如果要實(shí)現(xiàn)必需的預(yù)處理功能,需要多少行代碼來調(diào)用?

答案是0行

因?yàn)椋?dāng)使用setup()進(jìn)行初始化時(shí),PyCaret將自動(dòng)執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)必需的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟,包括缺失值插入、分類變量編碼、標(biāo)簽編碼、數(shù)據(jù)集拆分等。

例如,在數(shù)據(jù)處理前,你發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集有空缺的地方(下圖中NaN部分)。

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別怕,PyCaret會(huì)自動(dòng)分析數(shù)據(jù),進(jìn)行缺失值插入。

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預(yù)處理后,PyCaret還貼心地幫你準(zhǔn)備了各種模型。

從模型訓(xùn)練、選用到測(cè)試,只有你想不到的,沒有它做不了的。

如果已經(jīng)將數(shù)據(jù)處理好,并交給PyCaret,一個(gè)compare_models函數(shù)就能訓(xùn)練庫(kù)中的所有模型,進(jìn)行結(jié)果比較后,標(biāo)出最佳模型。

如下圖,各種模型指標(biāo)的最優(yōu)值會(huì)被一鍵標(biāo)黃,就看你怎么選擇了。

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選好后,想對(duì)模型進(jìn)行一點(diǎn)優(yōu)化?一個(gè)tune_model函數(shù)就能幫你搞定。

或者,不想僅僅選用一個(gè)模型?

PyCaret也準(zhǔn)備了模型集成的函數(shù),blend和stack任你選。

除此之外,模型參數(shù)的分析(包括可視化)也只需要幾行代碼就能實(shí)現(xiàn),功能非常強(qiáng)大。

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最后,PyCaret還能為新數(shù)據(jù)提供迭代預(yù)測(cè)結(jié)果,下面的效果,同樣只需要幾行代碼就能完成。

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那么,這次PyCaret增強(qiáng),進(jìn)行了什么改進(jìn)呢?(項(xiàng)目見傳送門)

PyCaret 2.0增強(qiáng)版

這是PyCaret 2.0的6大特色,有些在1.0就有了,有些功能如實(shí)驗(yàn)日志,看起來是更新后新加入的功能。

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實(shí)驗(yàn)日志,對(duì)于模型的調(diào)整不可或缺。

例如,想要將訓(xùn)練過程中模型的精度變化可視化,通常我們會(huì)在模型中加入生成日志文件的函數(shù),生成一個(gè)更直觀的時(shí)間-精度變化圖。

PyCaret 2.0加入了實(shí)驗(yàn)日志的功能,自動(dòng)幫你跟蹤模型實(shí)驗(yàn)過程中的各項(xiàng)指標(biāo),以及生成視覺效果等。

不僅如此,在2.0中,模型生成到預(yù)測(cè)的所有工作流程,現(xiàn)在可以被設(shè)計(jì)了。

也就是說,你可以設(shè)置一條自定義「流水線」,在這個(gè)過程中,從訓(xùn)練到測(cè)試,所有模塊的功能都會(huì)被自動(dòng)化完成。

甚至,PyCaret 2.0還提供了機(jī)器學(xué)習(xí)模型前端軟件的搭建工具。

以及,PyCaret 2.0現(xiàn)在幾乎支持所有算法的并行處理,xgboost和catboost模型也支持GPU訓(xùn)練。

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除此之外,還有一些新的程序功能,等待你去發(fā)現(xiàn)。

傳送門

項(xiàng)目地址:https://github.com/pycaret/pycaret/releases/tag/2.0

 

責(zé)任編輯:張燕妮 來源: 量子位
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