中年Python简化代码机器学习库PyCaret 2.0发布( 六 ) |机器学习|代码|

# 比较基准模型并选取前5个
top5 = compare_models(n_select = 5)
# 对前5个模型参数调优
tuned_top5 = [tune_model(i) for i in top5]
# 集成前5个调优后的模型
bagged_tuned_top5 = [ensemble_model(i, method = "Bagging") for i in tuned_top5]
# 混合前5个模型
blender = blend_models(estimator_list = top5)
# 堆叠前5个模型
stacker = stack_models(estimator_list = top5[1:], meta_model = top5[0])
# 基于召回率选择最优模型
best_model = automl(optimize = "Recall")
# 保存模型
save_model(best_model, "c:/path-to-directory/final-model")
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