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

モデルを比較した結果

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)

一番いいのはRidgeClassifierであることが分かるの図

次はベストモデルを使って学習を開始します！