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今天来讲一讲机器学习包

AutoGluon简介：

AutoGluon 提供了多种模型来处理不同类型的数据和任务，是由 亚马逊 AWS 团队 开发的一款开源 AutoML 框架，旨在简化机器学习任务的实现过程。它支持多种数据类型，包括 结构化数据、文本、图像 和 时间序列，具有简单易用的特点。

以下是一些常见的 AutoGluon 模型：

1. LGBModel：基于 LightGBM 的模型，适用于处理结构化数据。

2. CatBoostModel：基于 CatBoost 的模型，同样适用于结构化数据。

3. XGBoostModel：基于 XGBoost 的模型，广泛用于分类和回归任务。

4. RFModel：基于随机森林的模型，使用 scikit-learn 库实现。

5. XTModel：基于 Extra Trees 的模型，也是 scikit-learn 库的一部分。

6. KNNModel：K-最近邻模型，适用于分类和回归任务。

7. LinearModel：线性模型，适用于逻辑回归等任务。

8. TabularNeuralNetTorchModel：基于 PyTorch 的神经网络模型，适用于分类和回归。

9. NNFastAiTabularModel：基于 fastai 的神经网络模型，适用于表格数据。

10. VowpalWabbitModel：基于 VowpalWabbit 的模型，适用于大规模数据集。

11. MultiModalPredictorModel：用于处理多模态数据的模型。

12. TextPredictorModel：专门用于文本数据的预测模型。

13. ImagePredictorModel：专门用于图像数据的预测模型。

自动化功能

在使用 AutoGluon 时，你可以选择其中一个模型进行训练和预测，也可以让 AutoGluon 自动为你选择和组合多个模型。AutoGluon 的一个主要优势是它的自动化特性，它可以自动进行模型选择、超参数调优和模型集成，以提高预测性能。

以下是两种使用 AutoGluon 模型的方法：

1.手动选择模型

如果你对某个特定模型有偏好，或者想要对模型进行更精细的控制，你可以选择特定的模型进行训练。例如，如果你想要使用 LightGBM 模型，可以这样做：
 

from autogluon.tabular import TabularDataset, TabularPredictortrain_data = TabularDataset('train.csv')
test_data = TabularDataset('test.csv')predictor = TabularPredictor(label='target').fit(train_data=train_data, model='lightgbm')
predictions = predictor.predict(test_data)

2.自动模型选择和集成

AutoGluon 可以自动为你选择和组合多个模型，以提高预测性能。你只需要调用`fit`方法，AutoGluon 会自动进行模型选择和超参数调优：

from autogluon.tabular import TabularDataset, TabularPredictortrain_data = TabularDataset('train.csv')
test_data = TabularDataset('test.csv')predictor = TabularPredictor(label='target').fit(train_data=train_data)
predictions = predictor.predict(test_data)

在这种情况下，AutoGluon 会尝试多种模型，并自动选择表现最好的模型或模型组合。

3.查看模型性能

无论选择哪种方法，你都可以查看模型的性能指标，如准确率、召回率、F1 分数等：

leaderboard = predictor.leaderboard(test_data)
print(leaderboard)

这将显示所有尝试的模型及其性能指标，帮助你了解哪个模型表现最好。

通过fit方法选择模型

一些常见的`fit`方法参数及其用途：

1.指定模型

你可以通过`model`参数指定要使用的模型。例如，如果你想要使用 LightGBM 模型，可以这样设置：

predictor = TabularPredictor(label='target').fit(train_data=train_data, model='lightgbm')

你也可以指定多个模型，AutoGluon 会尝试这些模型并选择表现最好的：

predictor = TabularPredictor(label='target').fit(train_data=train_data, model=['lightgbm', 'xgboost', 'knn'])

2.自动模型选择

如果你不指定`model`参数，AutoGluon 会自动尝试多种模型，并选择表现最好的模型或模型组合：
 

predictor = TabularPredictor(label='target').fit(train_data=train_data)

3.超参数调优

你可以通过`hyperparameters`参数指定超参数调优的策略。例如，你可以指定 LightGBM 的超参数：
 

hyperparameters = {'lightgbm': {'num_leaves': [31, 50], 'learning_rate': [0.05, 0.1]}}
predictor = TabularPredictor(label='target').fit(train_data=train_data, hyperparameters=hyperparameters)

4.训练时间限制

你可以通过`time_limit`参数限制训练时间，例如限制为 1 小时：

predictor = TabularPredictor(label='target').fit(train_data=train_data, time_limit=3600)

5.模型集成

你可以通过`presets`参数指定模型集成的策略。例如，你可以使用`best_quality`预设，AutoGluon 会尝试多种模型并选择表现最好的模型：
 

predictor = TabularPredictor(label='target').fit(train_data=train_data, presets='best_quality')

6.查看模型性能

无论选择哪种方法，你都可以查看模型的性能指标，如准确率、召回率、F1 分数等：

 

leaderboard = predictor.leaderboard(test_data)
print(leaderboard)

这将显示所有尝试的模型及其性能指标，帮助你了解哪个模型表现最好。

通过修改`fit`方法中的参数，你可以灵活地指定使用哪些模型、如何进行训练以及如何评估模型性能。AutoGluon 的自动化特性使得这些操作变得非常简单和高效。