31weeks

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 # 최적의 모델 선택 (상위 3개 모델 선택) best_models = compare_models(n_select=3) n_select=3 : 상위 3개 모델 선택 # Best Model 저장 import pickle with open('best_1-lgbm..

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..

1. 가상환경 생성 conda create -n test01 python=3.10.9 : 파이썬 버전 3.10.9로 가상환경 'test01'생성 2. 가상환경 들어가기 conda activate test01 3. 가상환경 들어가서 주피터 설치 pip install jupyter notebook 4. 커널 연결 python -m ipykernel install --user --name 가상환경이름 --display-name "표시할 커널이름" ex) python -m ipykernel install --user --name test01 --display-name "test01" -> 가상환경 'test01'을 주피터 노트북 커널에 연결 5. 커널 연결 해제 jupyter kernelspec uninstal..