PyCaret简介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 。它是一个端到端的机器学习和模型管理工具，可加快实验周期并提高工作效率 。
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与本文中的其他框架不同，PyCaret不是一个专用的自动化特征工程库，但它包含自动生成特征的功能 。
使用示例
# 安装# pip install pycaret# 加载数据from pycaret.datasets import get_datainsurance = get_data('insurance')# 初始化设置from pycaret.regression import *reg1 = setup(data = https://www.huyubaike.com/biancheng/insurance, target ='charges', feature_interaction = True, feature_ratio = True)
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参考资料
- 机器学习实战 | 机器学习特征工程全面解读：https://www.showmeai.tech/article-detail/208
- Featuretools：https://featuretools.alteryx.com/en/stable/
- 机器学习实战 | 自动化特征工程工具Featuretools应用：https://www.showmeai.tech/article-detail/209
- 官方快速入门：https://featuretools.alteryx.com/en/stable/
- TSFresh：https://github.com/blue-yonder/tsfresh
- Featurewiz：https://github.com/AutoViML/featurewiz
- PyCaret：http://pycaret.org
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【2022年Python顶级自动化特征工程框架?】
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