探索 Python 神器：lazypredict

今天给大家介绍一个神奇的 Python 库，它能够在机器学习模型的构建和评估过程中极大地简化流程，这就是 lazypredict。
https://github.com/shankarpandala/lazypredict

lazypredict 是一个开源的 Python 库，旨在简化机器学习模型的构建和评估过程。使用 lazypredict，你可以在不需要太多代码的情况下构建大量基本模型，并且能够帮助你了解哪些模型在无需任何参数调整的情况下效果更好。

此外，该库还自动执行预处理措施，包括使用 SimpleImputer 处理缺失值、使用独热编码或基于特征基数的序数编码对分类特征进行编码，以及使用标准缩放器缩放数据。

初体验

库的安装

你可以直接使用 pip 进行安装：

<code>pip install lazypredict</code>

解决回归问题

在回归问题中，lazypredict 库中的 LazyRegressor 类能够发挥作用。我们以房价预测数据集为例，该数据集包含数字和分类特征。首先，我们加载数据并将其切分为训练集和测试集：

<code>import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from lazypredict.Supervised import LazyRegressor housing_data = pd.read_csv('Housing.csv') # dropping the target column from the input feature x_data = housing_data.drop('price', axis=1) # assigning the target feature y_data = housing_data['price'] # splitting the data to train and test set X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(x_data, y_data,test_size=.2,random_state=123)</code>

然后，我们使用 LazyRegressor 定义回归模型，并进行训练和预测：

<code>lzy_regressor = LazyRegressor(verbose=0, ignore_warnings=True, custom_metric=None, predictions=True, regressors='all') regressor_model, predictions = lzy_regressor.fit(X_train, X_test, y_train, y_test)</code>

解决分类问题

在分类问题中，我们使用 LazyClassifier 类。以中风预测数据集为例，我们加载数据并切分训练集和测试集：

<code>from lazypredict.Supervised import LazyClassifier stroke_data = pd.read_csv('healthcare-dataset-stroke-data.csv') stroke_data = stroke_data.drop('id', axis=1) # remove unnecessary column x_data = stroke_data.drop('stroke', axis=1) y_data = stroke_data['stroke'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(x_data, y_data, test_size=0.2, random_state=123)</code>

然后，定义 LazyClassifier 模型，并进行训练和预测：

<code>lzy_classifier = LazyClassifier(verbose=0, ignore_warnings=True, custom_metric=None, predictions=True, classifiers='all') classifier_model, predictions = lzy_classifier.fit(X_train, X_test, y_train, y_test)</code>

通过以上步骤，我们可以轻松地使用 lazypredict 库构建和评估机器学习模型，无需深入了解每个模型的细节，极大地提高了开发效率。

这就是 lazypredict 的神奇之处，它让机器学习变得更加简单和高效！