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pycaret:一個開源、少量程式碼(low-code)的 Python 機器學習庫

PyCaret是一個開源的、少量程式碼( low-code )的 Python 機器學習程式庫,可以自動化機器學習工作流程。它是一個端到端的機器學習和機器學習模型管理工具,可以成倍地加快實驗週期,使你的工作效率更高。

與其他開源機器學習程式庫相比,PyCaret 是一個另類的少量程式碼( low-code )程式庫,可以用幾個字來代替數百行的程式碼。這使得實驗的速度和效率成倍提高。PyCaret 本質上是一個圍繞幾個機器學習程式庫和框架的Python包裝器,如scikit-learn、XGBoost、LightGBM、CatBoost、spaCy、Optuna、Hyperopt、Ray等等。

PyCaret的設計和簡單性受到了公民資料科學家( citizen data scientists )這一新興角色的啟發,這一術語最早由 Gartner 使用。公民資料科學家是能夠執行簡單和適度複雜的分析任務的力量型使用者,這些任務以前需要更多的專業知識。經驗豐富的資料科學家往往很難找到,而且僱傭成本很高,但公民資料科學家可以成為緩解這一差距的有效途徑,並解決商業環境中與資料相關的挑戰

PyCaret是一個偉大的程式庫,它不僅簡化了公民資料科學家的機器學習任務,而且還幫助新的創業公司減少投資資料科學家團隊的成本。因此,這個程式庫不僅幫助了公民資料科學家,而且還幫助了那些想開始探索資料科學領域的個人,他們之前沒有這個領域的知識。PyCaret 的最初想法是受到 R 語言中 Caret 程式庫的啟發

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這邊還有一個免費的教學影片 – [免費教學影片]- 使用 PyCaret 在 12 行程式碼中建立一個機器學習分類模型

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