最小限のPythonコードでAutoMLを実現するローコード機械学習ライブラリ「PyCaret」:AutoML OSS入門(6)(1/4 ページ) AutoML OSSを紹介する本連載第6回は、ローコード機械学習ライブラリ「PyCaret」を解説します。さまざまな機械学習ライブラリのラッパーであるPyCaretは、データ分析のあらゆる工程でコードの行数を削減します。
![最小限のPythonコードでAutoMLを実現するローコード機械学習ライブラリ「PyCaret」](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/06bbbba4f0a84ecc15d5050f116c278d6c502a02/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fimage.itmedia.co.jp%2Fait%2Farticles%2F2111%2F16%2Fl_ait_2110_automl1.png)
PyCaretとは つい先日Announcing PyCaret 1.0.0という記事を拝見しました。 面白そうなライブラリだったため、この記事では、実際にPyCaretの使い方を解説していきます。 PyCaretとは、機械学習のモデル開発においてデータ前処理や可視化、モデル開発を数行のコードで出来てしまうPythonのライブラリです。 PyCaretはいくつかの主要な機械学習ライブラリ(scikit-learn, XGBoost, LightGBMなど)をPythonでラッパーしたものです。 分類や回帰、クラスタリング、異常検知、自然言語処理が扱えます。 言わば、PyCaretは、DataRobotの無料版のようなイメージです。 基本的に、前処理、モデリング、性能評価、チューニング、可視化まで一通り出来るそうです。 さらに、スタッキング等も出来ます。 (時系列解析やLog lossなどの
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く