中年Python简化代码机器学习库PyCaret 2.0发布( 三 )
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xgboost_gpu = create_model("xgboost", tree_method = "gpu_hist", gpu_id = 0) #0 is gpu-id
# 在多个learning_rate下 训练多个lightgbm 模型
lgbms = [create_model("lightgbm", learning_rate = i) for i in np.arange(0.1,1,0.1)]
# 训练自定义模型
from gplearn.genetic import SymbolicClassifier
symclf = SymbolicClassifier(generation = 50)
sc = create_model(symclf)
输出示例：
本文插图
create_model函数的输出示例
要了解更多关于模型创建函数 ， 点击这里 click here.
模型调优
模型调优函数以估计器的形式调优模型超参数 。 它在预设定的调优网格（ 可完全定制化 ）上进行随机网格搜索 。 以下是几种函数使用方法：
# 导入classification 模块
from pycaret.classification import *
# 初始化配置
clf1 = setup(data, target = "name-of-target")
# 训练一个决策树模型
dt = create_model("dt")
# 调优决策树的一个超参数
tuned_dt = tune_model(dt)
# 增加n_iter来调参
tuned_dt = tune_model(dt, n_iter = 50)
# 基于最优化AUC调参
tuned_dt = tune_model(dt, optimize = "AUC") #default is "Accuracy"
# 在 custom_grid 上调参
params = {"max_depth": np.random.randint(1, (len(data.columns)*.85),20),
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"max_features": np.random.randint(1, len(data.columns),20),
"min_samples_leaf": [2,3,4,5,6],
"criterion": ["gini", "entropy"]
}
tuned_dt_custom = tune_model(dt, custom_grid = params)
# 动态调优多个模型
top3 = compare_models(n_select = 3)
tuned_top3 = [tune_model(i) for i in top3]
要了解更多模型调优函数 ， 点击这里 click here.
模型集成
有几种函数可用于集成底学习器 。ensemble_model, blend_models 和stack_models是其中三种 。以下是几种函数使用方法：
# 导入classification 模型
from pycaret.classification import *
# 初始化配置
clf1 = setup(data, target = "name-of-target")
# 训练一个决策树模型
dt = create_model("dt")
# 基于dt训练一个 bagging 分类器
bagged_dt = ensemble_model(dt, method = "Bagging")
# 基于dt训练一个带有100个估计器的adaboost 分类器
boosted_dt = ensemble_model(dt, method = "Boosting", n_estimators = 100)
# 训练一个包括库中所有模型的投票分类器
blender = blend_models()
# 训练一个基于特定模型的投票分类器
dt = create_model("dt")
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