Python基于TPOT自动化机器学习框架的最佳模型交叉验证及可视化实战

最新推荐文章于 2025-03-22 07:30:00 发布

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文章标签： python 机器学习自动化

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本文介绍了如何使用Python的TPOT框架自动化选择机器学习最佳模型，结合泰坦尼克号数据集，进行了数据预处理、模型搜索、交叉验证和可视化分析，强调了尽管自动化有效，但在某些场景下仍需手动调参。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Python基于TPOT自动化机器学习框架的最佳模型交叉验证及可视化实战

在机器学习领域，如何选择最佳的模型一直是一个大问题。传统的手动调参方法不仅耗时费力，而且很难找到最佳模型。现在，TPOT自动化机器学习框架可以帮我们解决这个问题。TPOT可以通过遗传算法搜索最佳模型，并给出相应的参数。

本文将介绍如何使用Python基于TPOT自动化机器学习框架找到最佳模型，并进行交叉验证和可视化分析。我们将以泰坦尼克号数据集为例。

导入相关库

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tpot import TPOTClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

加载数据集并进行预处理

titanic = pd.read_csv('titanic.csv')
titanic.drop(['PassengerId', 'Name', 'Ticket', 'Cabin'], axis=1, inplace=True)
titanic['Age'].fillna(titanic['Age'].mean(), inplace=True)
titanic['Embarked'].fillna('S', inplace=True)
titanic = pd

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