从 pycaret 的文档和教程中,我希望classification.compare_models()函数返回一个网格,例如......
型号 | 准确度 | AUC | 回忆 | Prec. | F1 | 河童 | 中冶集团 | TT(秒) | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
0 | 朴素贝叶斯 | 0.9567 | 0.0000 | 0.9556 | 0.9619 | 0.9561 | 0.9348 | 0.9378 | 0.0076 |
1 | K 邻居分类器 | 0.9467 | 0.0000 | 0.9444 | 0.9633 | 0.9430 | 0.9197 | 0.9295 | 0.0077 |
2 | 极端梯度提升 | 0.9467 | 0.0000 | 0.9444 | 0.9633 | 0.9430 | 0.9197 | 0.9295 | 0.0521 |
等 |
我的代码
from pycaret.classification import *
import pandas as pd
df = pd.read_csv('input.csv')
setup_result = setup(data=df, target='Class')
best = compare_models()
print(best)
我得到了很多这样的输出...
Initiated . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11:35:34
Status . . . . . . . . . . . . . . . . . . Loading Dependencies
Estimator . . . . . . . . . . . . . . . . . . Compiling Library
Empty DataFrame
Columns: [Model, Accuracy, AUC, Recall, Prec., F1, Kappa, MCC, TT (Sec)]
Index: []
Initiated . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11:35:34
Status . . . . . . . . . . . . . . . . . . Loading Estimator
Estimator . . . . . . . . . . . . . . . . . . Compiling Library
Initiated . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11:35:34
Status . . . . . . . . . . . . . . . . . . Loading Estimator
Estimator . . . . . . . . . . . . . . . . . . Compiling Library
最后这个...
Initiated 11:35:34
Status Compiling Final Models
Estimator Light Gradient Boosting Machine
<pandas.io.formats.style.Styler object at 0x000002562E9A6B20>
LGBMClassifier(boosting_type='gbdt', class_weight=None, colsample_bytree=1.0,
device='gpu', importance_type='split', learning_rate=0.1,
max_depth=-1, min_child_samples=20, min_child_weight=0.001,
min_split_gain=0.0, n_estimators=100, n_jobs=-1, num_leaves=31,
objective=None, random_state=123, reg_alpha=0.0, reg_lambda=0.0,
silent='warn', subsample=1.0, subsample_for_bin=200000,
subsample_freq=0)
但我从来没有得到我所希望的网格。 我在 Windows 上的 Git Bash 中使用 Anaconda 运行 Python 3.8。
您可以尝试在
best = compare_models()
之后立即执行此操作
best = compare_models()
# Get you the results in a pandas dataframe (results object)
results = pull()
# Print out the results
print(results)
在进一步研究中,我发现网格打印需要 IPython 支持 - 它不会在控制台文本中打印,
我通过在 jupyter 笔记本会话中运行代码获得了我正在寻找的输出。
也许它有帮助,我遇到了同样的问题,直到我对我的数据应用了日志变换,在那一刻,值 0 变成了 inf 或 -inf 在那一刻,pycaret 提供的网格是空的[],当我将这些值 -inf 设置为 0 时,网格出现 希望有帮助