[Deep learning - Useful Library] 0. pycaret 머신러닝 라이브러리

1. 라이브러리 소개

• Machine learning model의 집합
• Grid search와 마찬가지로 학습 데이터에 대해서 여러가지 Machine learning models을 한번에 학습하고, 각 성능별로 모델을 정렬한다.
• 또한 각 모델에 대한 각종 성능지표를 제공한다.

 

2. 설치방법

 

1) Conda 가상환경 생성 및 pycaret 설치

 

# 1. 가상환경 생성하기
conda create -n 가상환경이름 python=3.6

# 2. 가상환경 확인하기 -> 가상환경 목록에 생성한 가상환경 이름이 존재하면 Ok
conda info --envs

# 가상환경 활성화하기 : 해당 가상환경으로 들어간다고 생각하면된다. prompt에 가상환경 이름이 표시되면 Ok
conda activate 가상환경이름

# 가상환경에 접속하여 설치
pip install pycaret

# 추가적인 머신러닝 모델 설치 -> pycaret에 반영된다.
pip install catboost

# 설정한 가상환경을 Jupyter notebook 커널 연결(먼저, base 환경에 activate한다.)
conda activate base # base 가상환경으로 이동
python -m ipykernel install --user --name 가상환경이름 --display-name "표시할 커널이름"

 

설치와 커널 연결이 완료되면 Jupyter notebooke에서 생성한 가상 환경의 커널로 코드 노트를 생성하고 pycaret을 import 하면 성공

=> 이 방법은 가끔 오류가 나서 pycaret을 인식하지 못하는 경우가 종종생긴다.

 

+ 수정

# 가상환경 conda activate
conda activate 가상환경이름

# 주피터 노트북 실행
jupyter notebook

# 주피터 노트북에서 ipy3 (제일 상단의 커널)로 파일 생성 

# import pycaret을 하면 잘 인식한다.