Python和机器学习是老手和新手开发者中普遍存在的两个话题。PyCaret是一个相对较新的Python库，它代表了这两个主题的一个美丽的耦合。在过去的几十年里，数据出现了蓬勃的发展。用户活动随着互联网的发展而迅速扩大，每天都在创造大量的信息。**这种繁荣被称为 "大数据"，**它意味着数据科学家需要一种方法来学习所有这些有用的信息，而不至于淹没在其中。
在今天的环境中，数据科学家需要一种更快和更不复杂的方法来实验数据。这就是为什么机器学习在今天被数据科学家大量使用的主要原因。让我们来探索PyCaret的属性，以及你如何用Python进行机器学习
机器学习概述
机器学习使用统计函数和算法，使模型能够做出特定的预测和决策。机器学习使用算法来组织数据，从这些数据中学习，并利用这些学习成果来做出智能决策和分类，而不需要开发者的直接输入。这就是机器学习模型的目的：优化计算机以执行任务，而不需要人类互动或特定的编程。这种做法优化了计算机的功能和整体效率。
例如，数据分析和数据准备，当计算机执行基础工作时，变得更容易管理。抛开所有的科幻参考资料，机器学习从字面上看是给我们的计算机提供一个正常运作的 "大脑 "的做法，以便它们能够模仿我们的成长和学习方式。
机器学习主要由数据科学家用来准备和分析大量的数据。这使数据科学家能够在人工评估所有这些数据所需时间的一小部分达到关键的洞察力。机器学习允许计算机根据这些不断的数据流进行学习和适应，所有这些都不需要我们的帮助。机器学习有三种主要类型：
-
- 包括聚类（市场细分）和[异常检测]。
- 有助于发现我们数据中隐藏的趋势和结构
-
有监督的学习：
- 基于训练数据集（初始数据集）创建预测模型
- 包括回归和分类
-
强化学习：
- 旨在为系统创造智能，使其可以与周围环境互动（例如，自动驾驶汽车）
- PyCaret不支持
- 被Tensorforce和Keras-RL等Python库所支持
机器学习模型可以被训练成使用数据模式寻找解决方案，以处理人类无法开发算法的过于复杂的问题。如果你经历过这些时刻，你可以感谢机器学习算法。
- LinkedIn确切地知道应该推荐谁作为潜在的联系人
- 音乐服务知道你会喜欢什么新音乐
- GPS服务能够准确地预测流量
- 搜索引擎知道哪些网站与你的问题最相关
什么是PyCaret？
PyCaret是为机器学习创建的几个Python库之一。(其他包括NumPy、Keras和Pandas。正是这些庞大的库和模块集合，使Python成为数据科学家的最爱。PyCaret的灵感来自于流行的R的Caret包，并加入了Python的其他著名模块。Caret是一个首字母缩写，代表分类 和 回归 训练。这个缩写指的是这两个库在分类和回归问题上实现机器学习管道自动化的能力。 PyCaret带有一组模块，其中包含用于特定机器学习任务的各种功能。一个包含分类问题的数据集将主要使用分类模块。还有一些PyCaret模块用于无监督学习，包括异常检测、聚类和自然语言处理。
每个模块都有特定的算法，用于机器学习的每一个区别，同时还能识别普遍使用的函数。例如，create_model 函数将在所有PyCaret模块中训练和评估模型。 PyCaret是一个开源的、低代码的机器学习库。作为 "低代码 "是指开发过程中某些方面的自动化，因此减少了对通常的手工编码过程的依赖。低代码模块使那些没有经过特定培训的人更容易参与到机器学习任务中。通过低代码平台，没有经验的员工可以对项目有更多的所有权和控制权，并产生所需的结果。即使你是一个经验丰富的开发人员，你也可以使用低代码工具，在更短的时间内完成更多的工作。
PyCaret还试图通过自动化绕过机器学习的一些繁琐过程。一些PyCaret的自动操作可以通过一个简单的命令来完成，包括：
- 分析和比较标准模型
- 自动调整模型的超参数
- 数据转换（将原始数据集转换为可用的格式）
- 模型选择
- 训练模型
- 实验记录
PyCaret是一个Python包装器，它建立在其他机器学习库和框架上，如Scikit-learn、LightGBM、Catboost和XGBoost。由于PyCaret可以与现有的模块和程序无缝衔接，因此不存在需要征服的陡峭的学习曲线。这也意味着，你可以在多个框架和库之间传送用PyCaret完成的工作。此外，PyCaret的单一API进一步拉平了学习曲线，使通信更加无缝。
为什么使用PyCaret进行机器学习？
这个问题不需要太多分析。为什么你不想用几行代码来代替几百行代码呢？如果说机器学习已经被认为是数据科学世界中的冠军短跑运动员，那么PyCaret可以更加加速构建机器学习项目。它不仅更快，而且也更简单。PyCaret在使机器学习的大数据能力更容易获得方面提供了一个巨大的进步。
PyCaret的设计考虑到了**"公民数据科学家"**。PyCaret简化了机器学习过程，使那些不是高度熟练的数据科学家的人可以处理复杂的分析任务。由于许多行业对机器学习的依赖性不断增加，熟练的数据科学家正变得越来越稀缺，因为他们被竞争公司挖走了。但有了像PyCaret这样的工具，商业分析师无需再依赖小型专家社区来获得他们需要的预测分析。
如果你是一个希望进入机器学习的初学者，这显然是个好消息。如果你是一个熟练的数据科学家，那么这仍然是个好消息。能够从更大的能够处理数据集的人才库中招聘，将提高你作为团队领导者的生产力。让每个人都能获得先进的技术技能和专业知识，这似乎是我们Educative和PyCaret的共同点。
PyCaret显然可以处理基本的数据科学功能，如数据可视化，以及机器学习算法和模型。但是，今天你能用PyCaret做什么呢？ 就像许多Python库一样，大量有趣的项目就在那里等待着贡献者。例如，看看GitHub上的FIFA球员市场价值预测和葡萄酒质量数据集项目。 在稍加练习后，你可以跳到像这样的项目中，以完善你的PyCaret和Python机器学习技能
如果你是一个新兴的数据科学家，希望能有所作为，那么Kaggle比赛是一个很好的开始。Kaggle举办了大量的机器学习比赛，有各种各样的主题和数据集供你使用。无论你在机器学习的道路上处于什么阶段，Kaggle举办的比赛都是非常适合你的技能组合的。在排行榜上检查你的模型的准确性是一种方便的方式，可以将你的机器学习能力与你的同行进行比较。在竞争激烈的排行榜上名列前茅，也是在机器学习和数据科学界赢得一些吹嘘权利的好机会。
