pycaret 混合/堆栈调整模型答案

【问题标题】：pycaret blend/stack tuned modelspycaret 混合/堆栈调整模型
【发布时间】：2023-01-28 08:50:30
【问题描述】：

我正在研究用于自动回归的 pycaret 工具。

因此，我使用 compare_models 获得了前 3 名模型并将它们混合，如下所示

top3 = compare_models(n_select = 3)
blender = blend_models(top3)

但我想混合或堆叠调整后的模型（具有最佳超参数）

所以，我尝试了以下

tuned_knn2 = tune_model(knear,optimize='mae',n_iter = 100)
tuned_rf2 = tune_model(rf2,optimize='mae',n_iter = 100)
tuned_ex2 = tune_model(ex2,optimize='mae',n_iter = 100)

我如何使用blend_models 或stack_models 堆叠/混合调整后的模型？

【问题讨论】：

标签： python machine-learning scikit-learn regression pycaret

【解决方案1】：

您可以将这些模型作为列表传递给 blend_models() 和 stack_models() 函数：

blend_models([tuned_knn2, tuned_rf2, tuned_ex2])

或者您可以采用更自动化的 pycaret 方法采用前 3 个模型，并在列表理解中调整模型：

top3 = compare_models(n_select = 3)
tuned_top3 = [tune_model(i, optimize= 'MAE', n_iter = 100) for i in top3]
stack_models(tuned_top3)

【讨论】：