问题标签 [pycaret]

我用 Python 3.7 创建了一个干净的 conda 环境：

conda create -n pycaret python=3.7

然后我安装了pycaret：

pip install pycaret[full]

我从 conda 提示符打开了 jupyter Notebook，然后从这里开始学习第一个教程：https ://github.com/pycaret/pycaret/blob/master/examples/PyCaret%202%20Classification.ipynb

但是当我运行这个块时：

我收到此错误：

发生了什么？我尝试了不同的安装，不同的 python 版本，但总是得到相同的错误。

非常感谢

第一次使用 PyCaret。使用命令行安装 Anacoda，然后在 Jupyter Notebook 中安装 PyCaret。

PyCaret 安装成功，因为以下代码有效：

但是当使用以下代码时：

出现以下错误：

任何帮助将不胜感激？

我试图压缩一个代表 PyCaret 模型的泡菜文件。

上面的代码不起作用。

如何减小 PyCaret 模型的 pickle 文件的大小？

应用 create_model 或 tune_model 时，会自动生成 R2 和 RMSE。但是，我看不到每一折中的实际预测数据。有没有办法通过 Pycaret 将预测的 k-fold 数据返回到 csv 文件？

软件版本：

我将 Pycaret 集成到 pyflink&flink docker-compose 环境中，并且我有一个Pycaret模型iforest.pkl文件，当 python 脚本加载pkl模型时ProcessFunction发生错误。它总是显示错误module '__main__' has no attribute 'print'，我在本地调试并没有找到' main '方法。我的本地调试，我使用python命令直接执行。在 compose env 中，我./bin/flink run --python xxx.py用来运行pyflink脚本。

有谁知道这个错误？错误详情如下：

我尝试将 pycaret 用于机器学习项目，并获得了非常高的准确性。当我尝试使用我的 sklearn 代码验证这些时，我发现我无法获得相同的数字。这是我在 pycaret 的公共扑克数据集上重现此问题的示例：

这给出了使用 10 倍交叉验证的准确度约为 57%。当我尝试使用 sklearn 在具有相同模型的相同数据集上重现这个数字时，我只得到 49%。有谁知道这种差异来自哪里？

0.4911698233964679

我安装了 Pycaret 和 Pycaret[full] 版本 2.3.6

并在从 pycaret.regression 导入所有内容后使用 setup()

但得到以下错误：

数据集链接是：Kaggle Water，到处都是水，一滴也不喝！

目标列是result

当我运行下面的 pycaret 代码时，我收到了错误消息。

在 ray_results 文件夹中创建了许多文件，但它不会创建events.out.tfevents.1642026733.xxxx文件，我找不到解决方案。我需要你的帮助。

制作时没有问题new_df。但是当我尝试运行它时，我收到以下错误（见图）：

当使用 pycaret 进行二元分类（标签 0 和 1）时，在计算召回率、精度等时，哪一个被认为是“正数”？

例如，我正在尝试建立一个模型来预测患者是否患有某种疾病（0 阴性，1 阳性）。我的目的是提高召回率，以避免未检测到疾病的情况。当我绘制混淆矩阵时，0 出现在“正”应该位于正常混淆矩阵中的位置。我很困惑。我需要切换0和1吗？

任何帮助表示赞赏！