Back-End-Komponenten nach dem Teilen von Komponenten – pycaret, eine Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen mit geringem Code in Python
Hintergrund
Vor kurzem haben wir verschiedene gemeinsame Komponenten und Tools auf Front-End-, Back-End- und Systemseite untersucht und einige der gemeinsamen Komponenten neu organisiert, um ein standardisiertes Komponententhema zu bilden, das später einige häufig verwendete Komponenten in verschiedenen Sprachen enthalten wird . Begrüßen Sie alle, weiterhin darauf zu achten.
Grundlegende Informationen zu Komponenten
- Komponente: Pycaret
- Open-Source-Vereinbarung: MIT-Lizenz
- Offizielle Website: www.pycaret.org
Inhalt
In diesem Abschnitt teilen wir eine Open-Source-Low-Code-Bibliothek für maschinelles Lernen pycaret in Python
PyCaret ist eine Open-Source-Low-Code-Bibliothek für maschinelles Lernen in Python, die Arbeitsabläufe für maschinelles Lernen automatisiert. Es ist ein End-to-End-Tool für maschinelles Lernen und Modellmanagement, das Experimentierzyklen exponentiell beschleunigt und Ihre Produktivität steigert.
Im Vergleich zu anderen Open-Source-Bibliotheken für maschinelles Lernen ist PyCaret eine alternative Low-Code-Bibliothek, mit der Hunderte von Codezeilen durch nur wenige Codezeilen ersetzt werden können. Dies macht Experimente exponentiell schnell und effizient. PyCaret ist im Wesentlichen ein Python-Wrapper um mehrere Bibliotheken und Frameworks für maschinelles Lernen, wie z. B. scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost, spaCy, Optuna, Hyperopt, Ray und viele mehr.
Das Design und die Einfachheit von PyCaret sind von der aufkommenden Rolle des Citizen Data Scientist inspiriert, einem Begriff, der erstmals von Gartner verwendet wurde. Citizen Data Scientists sind Power-User, die einfache und mäßig komplexe Analyseaufgaben ausführen können, die zuvor mehr technisches Fachwissen erforderten.
Installieren
Die Standardinstallation von PyCaret installiert nur die harten Abhängigkeiten, die in der Datei „requirements.txt“ aufgeführt sind.
pip install pycaretSo installieren Sie die Vollversion:
pip install pycaret[full]
Informationen zur spezifischen Verwendung finden Sie in der README
Dieser Artikel erklärt:
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