组件分享之后端组件——Python 中的开源、低代码机器学习库pycaret
背景
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具，对其一些常见的组件进行再次整理一下，形成标准化组件专题，后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
组件基本信息
- 组件：pycaret
- 开源协议：MIT license
- 官网：www.pycaret.org
内容
本节我们分享一个Python 中的开源、低代码机器学习库pycaret
PyCaret 是 Python 中的一个开源、低代码机器学习库，可自动执行机器学习工作流。它是一种端到端的机器学习和模型管理工具，可以成倍地加快实验周期并提高您的工作效率。
与其他开源机器学习库相比，PyCaret 是一个替代的低代码库，可用于仅用几行代码替换数百行代码。这使得实验以指数方式快速和高效。PyCaret 本质上是一个围绕多个机器学习库和框架的 Python 包装器，例如 scikit-learn、XGBoost、LightGBM、CatBoost、spaCy、Optuna、Hyperopt、Ray 等等。
PyCaret 的设计和简单性受到公民数据科学家的新兴角色的启发，这是 Gartner 首次使用的术语。公民数据科学家是高级用户，他们可以执行以前需要更多技术专业知识的简单和中等复杂的分析任务。
安装
PyCaret 的默认安装仅安装requirements.txt文件中列出的硬依赖项。
pip install pycaret要安装完整版：
pip install pycaret[full]
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具体使用方式可以参见该README
本文声明：
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