autogluon包里的指令
model_to_use = predictor.get_model_names()
可以指定想要的模型,我若想指定逻辑回归模型该怎么办呢?
model_to_use = predictor.get_model_names("logistic_regression")
这样不行。
我该如何指定autogluon只调用我选择的模型进行优化呢?
autogluon包里的指令
model_to_use = predictor.get_model_names()
可以指定想要的模型,我若想指定逻辑回归模型该怎么办呢?
model_to_use = predictor.get_model_names("logistic_regression")
这样不行。
我该如何指定autogluon只调用我选择的模型进行优化呢?
要指定Autogluon只使用逻辑回归模型进行优化,可以使用以下步骤:
首先,确保逻辑回归模型已经被注册到Autogluon中,可以通过以下命令检查:
from autogluon.tabular import TabularPredictor
print(TabularPredictor().models)
如果逻辑回归模型未被注册,可以使用以下命令将其注册:
from autogluon.tabular import TabularPredictor
TabularPredictor.register_model('logistic_regression', 'catboost')
这里使用了catboost作为逻辑回归的默认模型,当然也可以使用其他支持逻辑回归的模型。
然后,在调用fit()函数时,使用hyperparameters参数指定只使用逻辑回归模型进行优化,例如:
from autogluon.tabular import TabularPredictor
# 定义训练集和测试集
train_data = 'path/to/train/data'
test_data = 'path/to/test/data'
# 创建TabularPredictor实例
predictor = TabularPredictor(label='target')
# 使用逻辑回归模型进行优化
hyperparameters = {'NN': {}, 'GBM': {}, 'CAT': {}, 'RF': {}, 'XT': {}, 'KNN': {}, 'custom': {'name': 'logistic_regression'}}
# 训练模型
predictor.fit(train_data=train_data, tuning_data=test_data, hyperparameters=hyperparameters)