PyCaret 是由 Moez Ali 创建并于2020年4月发布的 Python 开源低代码机器学习库。它实际上是一个低代码库，使得用户可以通过极少量的代码创建完整的机器学习管道。PyCaret 是基于通用 Python 机器学习库（如 scikit-learn 和 XGBoost）构建的封装器。

PyCaret 提供了一种简洁且实用的语法。例如，我们可以使用一行代码比较18个分类模型。本文将引导您使用 PyCaret 完成分类任务，并解释每个步骤的细节。

首先，我们需要安装 PyCaret：

python !pip install pycaret

如果您使用 Google Colab 作为开发环境，并希望在笔记本中显示交互式可视化效果，需要执行以下代码：

python from pycaret.utils import enable_colab enable_colab()

我们将使用“Telco客户流失”数据集，可以从 Kaggle 获取。导入 numpy 和 pandas 后，我们可以将数据集读取到 pandas 数据框中：

```python import numpy as np import pandas as pd

df = pd.read_csv("/content/Customer-churn.csv") print(df.shape) # 输出 (7043, 21) ```

数据集包含7043个观测值（行）和21列。其中，“CustomerID”没有任何信息价值，因为它只是分配给每个客户的随机标识符。“TotalCharges”列是“tenure”和“MonthlyCharges”列的乘积，因此我们不需要这一列。我们需要删除这两列：

python df.drop(['customerID', 'TotalCharges'], axis=1, inplace=True)

我们的任务是使用提供的特征预测客户是否会流失（即离开公司）。为了简化说明，我们省略了探索性数据分析（EDA）过程，本文主要关注 PyCaret 的使用方式。

首先，我们需要设置 PyCaret 环境：

```python from pycaret.classification import *

expclf = setup(data=df, target='Churn', sessionid=111) ```

在本例中，数据类型是正确的，因此我们只需按 Enter 键继续。setup 函数需要以下参数：

• data: 数据框的名称
• target: 目标列的名称（因变量）
• session_id: 一个随机数，用作当前操作的随机种子

执行 setup 函数后，我们将获得一系列关于环境和参数设置的信息。

接下来，我们可以使用 compare_models 函数快速评估 PyCaret 模型库中所有模型的性能。这个函数训练所有模型，并根据六种常见的分类指标对其进行评估。

python best_models = compare_models(n_select=15, sort='Accuracy')

这行代码可以让我们比较18个模型在六种不同度量标准下的表现。默认情况下，模型按准确性排序，但可以通过 sort 参数进行更改。评估采用10折分层交叉验证。

接下来，我们选择一个算法进行进一步优化。为了简化，我们选择了逻辑回归模型：

python logreg = create_model('lr')

create_model 函数用于创建选定的模型。我们只需传递模型的缩写即可。对于逻辑回归模型，我们创建了一个初步版本。

调整超参数是提升模型性能的关键步骤之一。PyCaret 提供了 tune_model 函数，可以在预定义的搜索空间内调整超参数：

python tuned_logreg = tune_model('lr')

plot_model 函数提供了进一步分析模型性能的工具。它可以生成多种图表，如 ROC 曲线、混淆矩阵和特征重要性图。

python plot_model(logreg, plot='auc') plot_model(logreg, plot='confusion_matrix') plot_model(logreg, plot='feature_importance')

predict_model 函数用于对测试集进行预测。默认情况下，它会对测试集进行预测，但也可以提供新的观测值进行预测。

python predictions = predict_model(logreg, data=new_data)

一旦我们对训练集和测试集的性能满意，可以使用 finalize_model 函数在整个数据集上重新训练模型，以便在部署前应用所有数据：

python final_logreg = finalize_model(logreg)

最后，我们可以使用 save_model 和 load_model 函数保存和加载训练好的模型：

python save_model(final_logreg, 'final_logreg_model') loaded_model = load_model('final_logreg_model')

通过以上步骤，我们可以使用大约10行代码创建和评估一个高质量的模型。PyCaret 提供了一系列方便的功能，如 setup、compare_models、create_model 或 tune_model、plot_model、predict_model、save_model 和 load_model，使得机器学习流程更加高效和便捷。

感谢您的阅读。如果您有任何反馈意见，请随时告知。