아나콘다 - 파이캐럿으로 최적 모델 선택

파이캐럿 설치와 주피터 노트북 커널 연결이 완료되었으면 파이캐럿을 이욯해서 아래와 같이 최적의 모델을 선택하고 예측을 할 수 있다.

 

 

from pycaret.regression import * reg = setup(data=train_x, target=train_y, session_id=123)

• data : 훈련 데이터(특성)
• target : 예측하려는 대상 변수(타겟 변수)
• session_id : 재현성을 위해 무작위 시드를 설정하는 선택적 매개변수

 

파이캐럿

 

 

 

반응형

 

 

 

# 최적의 모델 선택 (상위 3개 모델 선택) best_models = compare_models(n_select=3)

• n_select=3 : 상위 3개 모델 선택

 

파이캐럿 - 최적모델 선택

 

 

 

 

# Best Model 저장 import pickle with open('best_1-lgbm.pickle', 'wb') as f:     pickle.dump(best_model[0], f, pickle.HIGHEST_PROTOCOL)      with open('best_2-rf.pickle', 'wb') as f:     pickle.dump(best_model[1], f, pickle.HIGHEST_PROTOCOL) with open('best_3-gbr.pickle', 'wb') as f:     pickle.dump(best_model[2], f, pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

 

앞에서 'n_select=3'로 지정한 상위 3개 모델을 각각 'best_1-lgbm.pickle', 'best_2-rf.pickle', 'best_3-gbr.pickle' 파일로 저장한다.

 

 

 

with open(r'best_1-lgbm.pickle', 'rb') as f:     b1 = pickle.load(f) with open(r'best_2-rf.pickle', 'rb') as f:     b2 = pickle.load(f) with open(r'best_3-gbr.pickle', 'rb') as f:     b3 = pickle.load(f)

 

 'best_1-lgbm.pickle', 'best_2-rf.pickle', 'best_3-gbr.pickle' 파일로부터 모델을 불러와서 각각 b1, b2, b3로 지정한다.

 

파이캐럿 - 모델 저장

 

파이캐럿 - 모델 확인

 

 

 

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모델이 잘 지정되었는지 확인하고 아래의 코드로 예측을 진행하면 된다.

 

파이캐럿 - 예측