Qu’est-ce que PyCaret ?

PyCaret est une bibliothèque Python qui simplifie le processus de création de modèles de machine learning. Elle offre une approche low-code pour construire, optimiser et déployer des modèles ML rapidement et efficacement.

Avantages de PyCaret

• 🔧 Simplifie le processus de machine learning avec moins de code.
• 🔄 Automatise les tâches de prétraitement des données et la création de modèles.
• 📈 Permet de comparer et d’optimiser plusieurs modèles facilement.

Création de Modèles d’Ensemble

Avec PyCaret, vous pouvez créer des modèles d’ensemble puissants en utilisant des fonctions intégrées.

Fonction `ensemble_model()`

Cette fonction permet de combiner plusieurs modèles pour améliorer la précision globale. Par exemple, vous pouvez utiliser le bagging ou le boosting pour créer des ensembles robustes.

Exemple : `bagged_svm = ensemble_model(svm, method=’Bagging’)`

Fonction `blend_models()`

Cette fonction entraîne un classificateur de vote doux ou de règle majoritaire pour les modèles sélectionnés. Cela permet de combiner les forces de plusieurs modèles pour obtenir de meilleurs résultats.

Exemple : `blender = blend_models(top3)`

Étapes Clés pour Créer des Modèles d’Ensemble avec PyCaret

1. 📁 Charger et préparer les données.
2. 🔧 Initialiser l’environnement de PyCaret avec la fonction `setup()`.
3. 🔄 Créer des modèles individuels avec la fonction `create_model()`.
4. 📈 Comparer les modèles avec la fonction `compare_models()`.
5. 🔗 Créer des modèles d’ensemble avec les fonctions `ensemble_model()` ou `blend_models()`.