PyCaret은 기계 학습 워크플로를 자동화하는 Python의 오픈 소스 로우 코드 기계 학습 라이브러리이지만, 설치할때 다른 라이브러리와 충돌이 있을 수 있으므로 타 라이브러리 보다 제일 먼저 설치해 주어야 한다.
우선 가상환경을 생성하고(하단 링크 참고) 파이캐럿을 설치하는데, 아나콘다를 이용할 경우, 아래와 같이 conda 명령어를 이용해서 설치하면 작동 안하는 경우가 있을 수 있다.
conda install -c conda-forge pycaret
따라서 pip install 명령어를 이용해서 아래와 같이 설치해주면 된다.
pip install pycaret
pip install 명령어를 사용하는 방법은 아래의 파이캐럿 공식홈페이지 매뉴얼상에서 확인할 수 있으며, 매뉴얼상에 conda로 가상환경을 생성하지만, pip install로 파이캐럿을 설치하하고, 주피터 노트북에 커널을 연결하는 것도 파이캐럿을 먼저 설치한 다음에 연결하는 것을 알수 있다.
따라서, 전체 순서는 다음과 같다.
1) 가상환경 생성
2) 파이캐럿 설치
3) 주피터노트북 설치
4) 주피터 노트북 커널 연결
5) 기타 필요한 라이브러리 설치
https://pycaret.readthedocs.io/en/stable/installation.html
Installation — pycaret 3.0.4 documentation
Logistic Regression, Ridge Classifier, Random Forest, K Neighbors Classifier, K Neighbors Regressor, Support Vector Machine, Linear Regression, Ridge Regression, Lasso Regression (requires cuML >= 0.15 https://github.com/rapidsai/cuml)
pycaret.readthedocs.io
아나콘다 - 가상 환경 생성
시작 메뉴에서 'Anaconda Prompt (anaconda3)'을 실행한 후, 아래의 명령어를 입력하면 'test01'이라는 이름을 가진 가상 환경을 생성할 수 있다. conda create -n test01 python=3.6 - 가상 환경 이름 : test01 - 파이썬
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