프로그래밍/아나콘다
아나콘다 - 파이캐럿으로 최적 모델 선택
31weeks
2023. 11. 30. 13:04
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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
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| # 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.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.
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모델이 잘 지정되었는지 확인하고 아래의 코드로 예측을 진행하면 된다.
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