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description: "AutoML 도구인 mljar-supervised 사용법을 간단히 정리해둡니다."

AutoML 도구인 mljar-supervised 사용법을 정리해둡니다.

설치

pip 혹은 conda 설치 모두 지원합니다.

$ pip install mljar-supervised
$ conda install -c conda-forge mljar-supervised

Quickstart

일반적인 scikit-learn api로 학습이 가능하다.

from supervised import AutoML

predictor = AutoML()
predictor.fit(train_X, train_y)
predictor.predict(val_y)

적절한 Mode를 선택하자

mljar-supervised의 AutoML은 아래와 같은 4개의 mode를 지원한다. AutoML(mode='Explain') 과 같이 사용하면 된다.

1. Explain : Default 값이다.
2. Compete
3. Perform
4. Optuna

Explain (default)

처음 데이터를 확인하고 분석할 때 적절하게 사용 가능하다. 특징은 아래와 같다.

• 75:25 train/test split 을 사용한다.
• Baseline, Linear, Decision Tree, Random Forest, Xgboost, Neural Network 모델을 사용한다.
• 앙상블을 사용한다.
• Report에 learning curve, importance plot, SHAP plot을 제공한다.