- ライブラリのインストール: まず、PyCaretをインストールします。以下のコマンドを使用します:
!pip install pycaret- データの読み込み: 分析したいデータを読み込みます。一般的な形式はCSVやExcelです。以下は、CSVファイルからデータを読み込む例です:
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')- データの前処理: データを分析する前に、必要な前処理を行います。欠損値の処理や特徴量エンジニアリングなどが含まれます。以下は、欠損値の処理と特徴量エンジニアリングの例です:
from pycaret.preprocessing import *
from pycaret.anomaly import *
# 欠損値の処理
data_preprocessed = handle_missing(data)
# 特徴量エンジニアリング
data_preprocessed = create_features(data_preprocessed)- モデルの設定と学習: PyCaretでは、さまざまなモデルを簡単に設定し、学習することができます。以下は、分類モデルの例です:
from pycaret.classification import *
# モデルの初期化と設定
clf = setup(data=data_preprocessed, target='target_variable')
# モデルの比較と選択
best_model = compare_models()
# モデルの学習
trained_model = finalize_model(best_model)- モデルの評価と予測: 学習したモデルの評価と予測を行います。以下は、クロスバリデーションと予測の例です:
from pycaret.classification import *
# クロスバリデーションによるモデルの評価
evaluate_model(trained_model)
# テストデータの予測
predictions = predict_model(trained_model, data=data_preprocessed)以上が、PyCaretを使用してデータを分析し、モデルを構築する基本的な手順です。さらに詳しい情報や他のタイプのモデルの例については、PyCaretの公式ドキュメントを参照してください。