ML모델 쉽게 만들기:: PyCaret

PyCaret은 AutoML을 해주는 파이썬 라이브러리로, scikit-learn 패키지를 기반으로 하고 있다.

1) 데이터셋 준비: setup()
2) 모델 성능 비교 및 모델 생성: compare_models(),create_model()
3) 모델 튜닝 및 블랜딩: tune_model(),blend_models()
4) 예측: predict_model()
5) 평가: check_metric()

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1) 데이터셋 준비

from pycaret.utils import check_metric
from pycaret.datasets import get_data 
from pycaret.classification import *
from pycaret.regression import *

reg_lunch=setup(data=df,target='중식계',train_size=0.8,imputation_type='simple',
      data_split_shuffle=False,session_id=1414,fold_strategy='kfold', 
      fold=10,fold_shuffle=False,verbose=True,silent= True)

#모델 확인
models()

2) 모델성능 비교

top3_model=compare_models(sort='MAE',n_select=3,round=4,cross_validation=True,verbose=True,errors='ignore')

3) 모델 생성

rf_model=create_model('rf',fold=5)

4) 모델 튜닝, blending

tuned_top3_model=[tune_model(i) for i in top3_model]

ens_model=blend_models(estimator_list= tuned_top3_model, fold=5, optimize='MAE',round= 4,verbose=True)

5) 모델 학습 및 예측

# 모델 최종 확정, 전체 데이터 학습
final_model = finalize_model(ens_model)

#predict(X_val) 0.2
pred_holdout = predict_model(ens_model)

#test셋 predict
pred= predict_model(final_model, data=test_lunch) 

6) 모델 평가

check_metric(pred_holdout['중식계'], pred_holdout['Label'], metric='MAE')

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* 평가결과 시각화

plot_model(rf_model)

plot_model(rf_model,plot = 'error')

plot_model(rf_model,    plot='feature')