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【科研建模】Pycaret自动机器学习框架使用流程及多分类项目实战案例详解

news 2026/2/8 17:48:46

Pycaret自动机器学习框架使用流程及项目实战案例详解

  • 1 Pycaret介绍
  • 2 安装及版本需求
  • 3 Pycaret自动机器学习框架使用流程
    • 3.1 Setup
    • 3.2 Compare Models
    • 3.3 Analyze Model
    • 3.4 Prediction
    • 3.5 Save Model
  • 4 多分类项目实战案例详解
    • 4.1 ✅ Setup
    • 4.2 ✅ Compare Models
    • 4.3 ✅ Experiment Logging
    • 4.4 ✅ Create Model
    • 4.5 ✅ Tune Model
    • 4.6 ✅ Ensemble Model
    • 4.7 ✅ Blend Models
    • 4.8 ✅ Stack Models
    • 4.9 ✅ Plot Model
    • 4.10 ✅ Interpret Model
    • 4.11 ✅ Get Leaderboard
    • 4.12 ✅ AutoML
    • 4.13 ✅ Dashboard
    • 4.14 ✅Create App
    • 4.15 ✅ Create API
    • 4.16 ✅ Create Docker
    • 4.17 ✅ Finalize Model
    • 4.18 ✅ Convert Model
    • 4.19 ✅ Deploy Model
    • 4.20 ✅ Save / Load Model
    • 4.21 ✅ Save / Load Experiment

1 Pycaret介绍

开源、低代码的 Python 机器学习库。官方网址为：PyCaret 3.0
在这里插入图片描述
PyCaret 是一个开源、低代码的 Python 机器学习库，可实现机器学习工作流程的自动化。它是一款端到端的机器学习和模型管理工具，可成倍加快实验周期，提高工作效率。
与其他开源机器学习库相比，PyCaret 是另一种低代码库，只需几行代码就能取代数百行代码。这使得实验的速度和效率成倍提高。PyCaret 本质上是几个机器学习库和框架的 Python 封装器，如 scikit-learn、XGBoost、LightGBM、CatBoost、spaCy、Optuna、Hyperopt、Ray 等。

PyCaret 的设计和简洁性受到了公民数据科学家这一新兴角色的启发。公民数据科学家是强大的用户，他们可以执行简单和中度复杂的分析任务，而这些任务以前需要更多的专业技术知识。

2 安装及版本需求

PyCaret is tested and supported on 64-bit systems with:

Pyt

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