機械学習自動化ライブラリ「Pycaret」について

#pyhon　#データサイエンス　#データ分析

こんにちは、そらまめです。

以前NoCodeで機械学習モデルを構築できるサービスを紹介していきましたが、pythonでも最近「PyCaret」と呼ばれる機械学習を自動で行ってくれるライブラリが最近話題になっておりますので今回はこれを紹介していきま！

まず、Pycaretのメリットには

• scikit-learnよりも短いコードで済む

• 操作が簡単

• 前処理の自動化

• 複数の機械学習モデルによる精度の比較

• パラメータチューニングの自動化

• モデルの学習結果の可視化

• アンサンブル学習やスタッキングの自動化

などが挙げられます。

早速scikit-learnのデータを使って実装していきましょう！

Pycaretの実装

今回は以下の流れで実装していきます。

1. データの読み込み

2. データの前処理

3. 複数の学習モデルによる精度の比較

4. ハイパーパラメータチューニング

5. モデルの可視化

6. スタッキングの実装