在机器学习项目中，选择合适的模型至关重要。通常需要尝试多种模型，并比较它们的性能，才能找到最佳模型。今天，就来介绍一个 Python 库 —— LazyPredict，它可以帮助我们快速测试多个机器学习模型，并比较它们的性能。
LazyPredict 是什么？
LazyPredict 是一个 Python 库，它可以自动训练和评估多个机器学习模型，并生成一个包含模型性能指标的表格。LazyPredict 支持多种模型，包括 scikit-learn、XGBoost、LightGBM 等等。
安装 LazyPredict
使用 pip 可以轻松安装 LazyPredict：
pip install lazypredictLazyPredict 的基本用法
导入库
首先，需要导入 LazyPredict 库：
from lazypredict.Supervised import LazyClassifier, LazyRegressor准备数据
LazyPredict 支持多种数据格式，例如 NumPy 数组、pandas DataFrame 等等。需要将数据分为训练集和测试集：
# 加载数据
data = ...
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = ...创建 LazyPredict 对象
使用 LazyClassifier() 类创建分类模型测试器，使用 LazyRegressor() 类创建回归模型测试器：
# 创建分类模型测试器
clf = LazyClassifier(verbose=0, ignore_warnings=True)测试模型
使用 fit() 方法测试模型：
# 测试模型
models, predictions = clf.fit(X_train, X_test, y_train, y_test)这将自动训练和评估多个分类模型，并将结果存储在 models DataFrame 中。
查看结果
models DataFrame 包含每个模型的性能指标，例如准确率、召回率、F1 分数等等：
# 查看结果
print(models)LazyPredict 的应用场景
LazyPredict 可以用于快速测试多种机器学习模型，并比较它们的性能，例如：
-
• 模型选择: 找到最佳模型。
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• 基准测试: 评估不同模型的性能。
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• 快速原型: 快速测试不同的模型和参数组合。
小结
LazyPredict 是一个简单易用的 Python 库，它可以帮助我们快速测试多个机器学习模型，并比较它们的性能。
原文始发于微信公众号（程序员六维）：lazypredict，一个超强的python库
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