low-code機械学習ライブラリ「PyCaret」でモデルを可視化してみた - Qiita

概要 low-codeで、機械学習ができるライブラリのPyCaretがついに、v1.0になりました。 機械学習モデルの 可視化 が便利なので、モデルの可視化 に着目し、まとめてみます。 ソースを確認すると、部分的に内部でYellowbrick@HP（Yellowbrick@qiita）を利用しているようです。 なお、QiitaでもPyCaretタグの下記で取り上げられています。 最速でPyCaretを使ってみた 機械学習を自動化するライブラリ『PyCaret』入門 やること 列挙してみると下記の通りですが、pycaretの自動化により数行で実行できます。 ①データ（クレジットカードのデフォルト）をロード ②前処理 ③モデル比較（アルゴリズム間の性能比較） ④パラメータチューニング ⑤モデルの可視化（★ここがメインなので、冒頭でここを説明★） やってみる（⑤モデルの可視化） 手順上は １番最

[masadream]

可視化やばよさそう。

[misshiki]

“low-codeで、機械学習ができるライブラリのPyCaret...、私が触ってみた印象だと、機械学習モデルの可視化がかなり便利に感じました。よって、モデルの可視化 に着目し、記事にしてみたいと思います。”