问题标签 [pycaret]

当我试图跑

我收到了这个错误：

我正在努力从以下数据中检测异常：

它来自液压系统的处理信号，从那里我知道红框中的点是系统发生故障时发生的异常情况。

我正在使用前 3k 条记录来训练模型，包括 pycaret 和 H20。这 3k 条记录涵盖了 5 个数据周期，如下图所示：

要在 pycaret 中训练模型，我使用以下代码：

我从 pycaret 得到的结果非常好：

通过一些后期处理，我可以得到以下结果，这非常接近理想：

另一方面，使用 H20，代码如下：

我明白了：

这是一个巨大的差异，因为它没有将此块检测为异常：

我的疑问是，鉴于我使用的是相同的算法，即隔离森林，我如何才能获得与我从 pycaret 获得的结果相似的结果。即使在 Pycaret 中使用 SVM，我得到的结果也比在 H2O 中使用隔离森林更接近

我正在尝试在我的 Google Colab 上安装 Pycaret Full：

但它花费了太长时间（超过 6 小时）并且没有完成......

我已经使用 pycaret 文档https://pycaret.readthedocs.io/en/latest/api/nlp.html#pycaret.nlp.get_topics训练了 PyCaret 主题建模器

我可以使用文档中提到的以下代码绘制 Bigrams

现在我想知道如何获得 Bigrams 的值，以便稍后在代码等中使用它们。任何帮助将不胜感激。

我正在尝试使用 pycaret 创建一个模型，就像：

然后我得到：

因此，在此处之后，我添加了：

然后我得到：

我的 sklearn 版本是 0.23.2，pycaret 是 2.3.2

我创建了一个 Flask 预测应用程序（在 Google Colab 中），当我尝试运行它时，在 colab 环境中添加所有依赖项后，我得到了 url，但是当我点击它时，它显示无法访问站点。

我有 Procfile、腌制模型和需求文本文件，但由于某种原因它不起作用。另外，我尝试使用 Heroku 部署这个应用程序，它遇到了同样的命运，我得到了应用程序错误。

有关更多上下文，请访问我的 github 存储库。

任何帮助或指导将不胜感激。

我试图在 Google Colab 上安装 PyCaret，但它经常出错。即使我为 sci-kit learn 和 PyCaret 安装了特定版本，它也不起作用。

-----> 它在设置部分出现这样的错误：“Simple_Imputer”对象没有属性“target_variable” ，并且 compare_models() 也不起作用。我想比较异常检测的模型。

我寻找解决方案，但我找不到任何解决方案。

假设我有一个数据集，其中：

我们有 20 个唯一值YearMonth，数据集的大小等于Client_ID唯一值。

我有一个接近 5% 的不平衡数据集，即 5% areLabel=1和 95% are Label=0，所以我的分类模型需要考虑这一点。我需要预测Label下个月的情况，所以我留下了一个月（最晚）作为test，所以我将有 19 个月的时间来训练。

是否可以定义 19 k-folds 以便训练过程的每次验证仅在一个月内完成？具体来说，算法训练 18 个月，再过一个月验证，迭代会发生 19 次（必须是 19 次吗？）。模型完成训练后，我将在最初分离的 20 个月中的最后一个月对其进行测试。

如果这是可能的，是否可以在PyCaret包中？我找不到与此相关的任何内容（也许我正在寻找错误的标签）

使用 conda 提示安装 PyCaret 时出现错误，如下所示：

该错误似乎出现在 C++ 版本上。我已经运行了以下设置过程总线错误仍然存​​在：https ://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/

我非常感谢帮助解决这个问题。

如果我们使用pycaret.anomaly库中的assign_model()函数，我们会得到一个数据框，其中包含两个额外的列Anomaly和Anomaly_Score作为输出。这个数据框中的 Anomaly_Score 列是什么意思，它的值是如何计算的？