PyCaret — это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом на Python, которая автоматизирует рабочие процессы машинного обучения.
Я изо всех сил пытался установить PyCaret из-за разных версий Python и sklearn, но после нескольких попыток я успешно установил PyCaret в Windows, Debian и Google Colab.
Установка в Windows и Debian
PyCaret непока совместим с sklearn›0.23.2, но работает с Python 3.8 и sklearn 0.23.2 как в Windows, так и в Linux.
- Сначала создайте среду conda и активируйте среду conda.
# создать среду conda, например, pycaret_env
conda create — имяpycaret_envpython=3.8
# активировать среду conda
активация condapycaret_env
Если активация conda не работает, вам нужно сначала запустить conda init, затем закрыть терминал и снова открыть терминал в коде Linux или VS.
2. После активации среды conda установите PyCaret:
pip установить pycaret
Если вы столкнулись с сообщением «Установка пользователем по умолчанию, поскольку обычные сайт-пакеты недоступны для записи»,запустите вместо этого эту команду:
python -m pip установить pycaret
Установка на Колаб
Если вы используете Colab, ниже приведены шаги по установке PyCaret:
!pip установить pycaret shap
После перезапуска среды выполнения установите markupsafe:
!pip install markupsafe==2.0.1
то вы можете импортировать pycaret:
из импорта pycaret.classification *
Вам нужно знать, когда вы загружаете модель PyCaret для прогнозирования
Вы можете сохранить и загрузить модель в Jupyter Notebook или Colab, используя save_model() и load_model(), но если вы хотите использовать сохраненную модель в других средах, например Flask, вам потребуется добавить save_config() и load_config() в дополнение к save_model() и load_model(), иначе появится сообщение об ошибке "Конвейер не найден".