pycaretでモデル作成
モデル比較処理
setup関数でデータの前処理を行なったら、もう機械学習を使って各モデルを比較していきます。簡単に書いてるけど、pycaret前は結構めんどくさかったのが、下のコードを書くと一瞬で終わる。
なお、どの評価指標を優先するかのパラメータ(=sort)もあり、デフォルトではAccuracyが一番高いものがベストモデルになる。今回はわざわざ書いているが、Accuracyであれば書く必要はない。
from pycaret.classification import compare_models
best_model = compare_models(sort="Accuracy") # 全てのモデルを訓練し、評価する
す、すごくない(認めたくない)…いやすごい。とりあえずですがデータを使って、compare_models()って書くだけで各モデルの比較ができてしまう。で、一番いい結果をbest_modelというオブジェクトに格納してくれる。至れり尽くせり。
ベストモデルを表示
先ほど取得したbest_modelをみてみると、こんな感じになります。一番いいのはRidgeClassifierであることが分かりますね。
print(best_model)
次はベストモデルを使って学習を開始します!
この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか?