解鎖PyCaret的強大潛力
單行程式碼學習機器學習！
PyCaret 是一個開源、低代碼的Python機器學習庫，旨在減少循環時間，讓你能在幾秒鐘內從準備數據到部署模型。無論是在Jupyter Notebook或Google Colab等環境中使用，PyCaret都能夠輕鬆應對。
這篇文章適合了解機器學習概念的人群，同時懂得如何使用Scikit-Learn等庫來實施多種機器學習算法。理想的讀者是那些了解自動化需要，並不想浪費過多時間尋找最佳算法和其超參數的人。
身為機器學習從業者，我們都知道完整的數據科學項目生命週期中涉及許多步驟，包括數據預處理、缺失值處理、類別特徵編碼以及特徵工程等。這些步驟會在模型構建、評估和預測之前完成。因而，我們常用numpy、pandas、matplotlib和scikit-learn等Python庫來達成這些任務。而PyCaret 就是這類自動化流程的強力助手。
PyCaret 安裝
python
!pip install pycaret==2.0
安裝PyCaret後，我們可以開始！這裡將討論一個回歸問題。需要注意的是，PyCaret 也可用於分類、異常檢測、聚類，自然語言處理等多種問題。
使用範例數據集進行模型比較
用於此次演示的額是筆記本電腦價格數據集，該數據是從Flipkart網站進行網頁抓取獲得的。
python
df = pd.read_csv('changed.csv') # 讀取數據集
df.head()
比較所有的迴歸模型
python
compare_models()
以上訓練了所有的迴歸模型。因此，我們可以創建任意模型，例如CatBoost或XGBoost迴歸模型，接著進行超參數調整。
下面描述的是一個實際案例：一位數據科學家利用PyCaret簡化其工作的故事。他在一個有成千上萬筆資料的醫療分析項目中面臨著巨大的挑戰。通過使用 PyCaret，他僅用一天時間就完成了先前需要一周完成的任務。另一位金融分析師用PyCaret輕鬆地將其模型部署至AWS，用於監測股票異常變動。這些例子展示了PyCaret實際應用中的強大力量與便利。
建立最合適的模型
超參數微調
""" xgboost = tune_model(xgboost, fold=5) """
使用最佳模型進行預測
""" predict_model(xgboost) """
檢查XGBoost模型參數
""" print(xgboost) """
模型的 R 平方值
當我們用現有的數據進行實驗時，Kelvin 一位初學者能夠用小型數據集模擬實驗，並提出一個有效的營銷模型，令他十分驚喜，而PyCaret也迅速成為了公司內部提高生產力的重要工具。
與您分享我在開發過程中學到的一個重要教訓，即自動化功能不僅減少了人為錯誤的風險，還為我們的系統增添了一絲智能元素。— Stephen Elliot
平日里，我們通常不該期待模型的完美，但PyCaret的特性總能提供堪用於現實場景的解決方案。希望這篇文章能給您帶來啟發，隨時歡迎給予反饋，以便改進未來內容。
非常感謝您的閱讀！
