Chapter 58

モデルの比較

poclabweb
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2022.10.23に更新
このチャプターの目次

2. モデルの比較: compare_models()

best = compare_models(fold=10, sort="R2") 
# foldのデフォルトは、10。
# sortは、評価指標を何で決めるか。デフォルトはR2, 場合によってMAEやRMSEに変更する。
# include: で特定のモデルを指定することもできる。
# exclude: で使用しないモデルを指定することもできる。

これをするだけで、setupで設定したデータに対して、モデルライブラリで利用可能な全ての推定量をクロスバリデーションにより学習し、その性能を評価してくれます。返り値は最も予測精度の高かった予測モデルになります。この場合は、bestの中にR2が最も良かったmodelが入る。

徐々にプログレスバーが進んでいく。
計算が終わったモデルから結果が表示される。

実行が完了すると以下のようになる。

この例では、catboostが良かった。

best_modelには、catboostの結果が入る。