{"id":302069,"date":"2020-04-17T15:00:40","date_gmt":"2020-04-17T15:00:40","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=302069"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=302069","title":{"rendered":"\u041f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c PyCaret: \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u0443\u044e low-code \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 Python"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text-html post__text_v1\" id=\"post-content-body\" data-io-article-url=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/otus\/blog\/497770\/\"><b><i>\u0412\u0441\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442. \u0412 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0434\u0432\u0435\u0440\u0438\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u0430 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 <a href=\"https:\/\/otus.pw\/prCn\/\">\u00ab\u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u043d\u0430 Python\u00bb<\/a> \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0430\u0441 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434 \u0435\u0449\u0435 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u0430.<\/i><\/b><\/p>\n<hr>\n<p>   \u0420\u0430\u0434\u044b \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0432\u0430\u043c <a href=\"https:\/\/www.pycaret.org\/\">PyCaret<\/a> \u2013 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u043c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c \u043d\u0430 Python \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0441 \u0443\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u043c \u0438 \u0431\u0435\u0437 \u0443\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044f \u0432 low-code \u0441\u0440\u0435\u0434\u0435. PyCaret \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u0442 \u0432\u0430\u043c \u043f\u0440\u043e\u0439\u0442\u0438 \u043f\u0443\u0442\u044c \u043e\u0442 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043e \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0437\u0430 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434 \u0432 \u0442\u043e\u0439 notebook-\u0441\u0440\u0435\u0434\u0435, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u0432\u044b \u0432\u044b\u0431\u0435\u0440\u0435\u0442\u0435.<\/p>\n<p>  \u041f\u043e \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044e \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u043c\u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430\u043c\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, PyCaret \u2013 \u044d\u0442\u043e low-code \u0430\u043b\u044c\u0442\u0435\u0440\u043d\u0430\u0442\u0438\u0432\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u043e\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0441\u043e\u0442\u043d\u0438 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043f\u0430\u0440\u043e\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0432. \u0421\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0432\u043e\u0437\u0440\u0430\u0441\u0442\u0435\u0442 \u044d\u043a\u0441\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e. PyCaret \u2013 \u044d\u0442\u043e, \u043f\u043e \u0441\u0443\u0442\u0438, \u043e\u0431\u043e\u043b\u043e\u0447\u043a\u0430 Python \u043d\u0430\u0434 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430\u043c\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c\u0438 \u043a\u0430\u043a <a href=\"https:\/\/scikit-learn.org\/stable\/\">scikit-learn<\/a>, <a href=\"https:\/\/xgboost.readthedocs.io\/en\/latest\/\">XGBoost<\/a>, <a href=\"https:\/\/github.com\/microsoft\/LightGBM\">Microsoft LightGBM<\/a>, <a href=\"https:\/\/spacy.io\/\">spaCy<\/a> \u0438 \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u043c\u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438.<\/p>\n<p>  PyCaret \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0430 \u0438 \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u0430 \u0432 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438. \u0412\u0441\u0435 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u043c\u044b\u0435 PyCaret, \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043f\u0430\u0439\u043f\u043b\u0430\u0439\u043d\u0435 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f. \u0411\u0443\u0434\u044c \u0442\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0438\u043d\u0436\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u0438\u043b\u0438 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432, PyCaret \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u044d\u0442\u043e \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c. \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u0447\u0443\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043e PyCaret \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u0442\u0435 \u044d\u0442\u043e \u043a\u043e\u0440\u043e\u0442\u043a\u043e\u0435 <a href=\"https:\/\/youtu.be\/scd6KS03NiE\">\u0432\u0438\u0434\u0435\u043e<\/a>. <br \/>  <a name=\"habracut\"><\/a>   <\/p>\n<h3>\u041d\u0430\u0447\u0430\u043b\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 PyCaret<\/h3>\n<p>   \u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0440\u0435\u043b\u0438\u0437 PyCaret \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 1.0.0 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e pip. \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0443 notebook \u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u0435 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443, \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u043d\u0438\u0436\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438 PyCaret.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">pip install pycaret<\/code><\/pre>\n<p>   \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0435\u0441\u044c <a href=\"https:\/\/notebooks.azure.com\/\">Azure Notebooks<\/a> \u0438\u043b\u0438 <a href=\"https:\/\/colab.research.google.com\/\">Google Colab<\/a>, \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0443\u044e \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">!pip install pycaret<\/code><\/pre>\n<p>   \u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0432\u044b \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0435 PyCaret, \u0432\u0441\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u044f\u0442\u0441\u044f \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438. \u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043e\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441\u043e \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u043e\u043c \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 <a href=\"https:\/\/github.com\/pycaret\/pycaret\/blob\/master\/requirements.txt\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a>.<\/p>\n<h4>\u041b\u0435\u0433\u0447\u0435 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442<\/h4>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/jp\/an\/zj\/jpanzjzeukkc6ncvkfqsrrespv4.gif\"><\/p>\n<h3>\u041f\u043e\u0448\u0430\u0433\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u043e<\/h3>\n<p>  <b>1. \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/b><\/p>\n<p>  \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043f\u043e\u0448\u0430\u0433\u043e\u0432\u043e\u043c \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043c\u044b \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u043e\u043c \u0434\u0438\u0430\u0431\u0435\u0442\u0438\u043a\u043e\u0432, \u043d\u0430\u0448\u0430 \u0446\u0435\u043b\u044c \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u043f\u0430\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430 (\u0432 \u0434\u0432\u043e\u0438\u0447\u043d\u043e\u043c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 0 \u0438\u043b\u0438 1) \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a \u0434\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0443\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u044c \u0438\u043d\u0441\u0443\u043b\u0438\u043d\u0430 \u0432 \u043a\u0440\u043e\u0432\u0438, \u0432\u043e\u0437\u0440\u0430\u0441\u0442 \u0438 \u0442.\u0434. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0435\u043d \u043d\u0430 <a href=\"https:\/\/github.com\/pycaret\/pycaret\">GitHub-\u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438<\/a> PyCaret. \u0421\u0430\u043c\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u043d\u0430\u043f\u0440\u044f\u043c\u0443\u044e \u0438\u0437 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u044f \u2013 \u044d\u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e <code>get_data<\/code> \u0438\u0437 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u0435\u0439 <code>pycaret.datasets<\/code>.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from pycaret.datasets import get_data diabetes = get_data('diabetes')<\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/gi\/zv\/nr\/gizvnrt7xv6gqv6lrsaxhmztuus.png\"><br \/>   <i>PyCaret \u0443\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u043f\u0440\u044f\u043c\u0443\u044e \u0441 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0430\u043c\u0438 pandas<\/i><\/p>\n<p>  <b>2. \u041d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0430 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b<\/b><\/p>\n<p>  \u041b\u044e\u0431\u043e\u0439 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0441 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u044b\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0432 PyCaret \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b \u043f\u0443\u0442\u0435\u043c \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0430 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0433\u043e \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044f \u0438 \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 <code>setup()<\/code>. \u041c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u2013 \u044d\u0442\u043e <i><a href=\"https:\/\/www.pycaret.org\/classification\">pycaret.classification<\/a><\/i>.<\/p>\n<p>  \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044f <code>setup()<\/code> \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0443\u0442\u0435\u043c \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u0442\u0430\u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0430 (<i>\u2018diabetes\u2019<\/i>) \u0438 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 (<i>\u2018Class variable\u2019<\/i>).<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from pycaret.classification import * exp1 = setup(diabetes, target = 'Class variable')<\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/4t\/7s\/5c\/4t7s5cobolttbhe1gmki4b6ifti.png\"><\/p>\n<p>  \u0412\u0435\u0441\u044c \u043f\u0440\u0435\u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0438\u043d\u0433 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0432 <code>setup()<\/code>. \u0417\u0430\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0443\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 20 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u044b\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c, PyCaret \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0430\u0439\u043f\u043b\u0430\u0439\u043d \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432, \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 <code>setup()<\/code>. \u041e\u043d \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432 \u043f\u0430\u0439\u043f\u043b\u0430\u0439\u043d\u0435, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0432\u0430\u043c \u043d\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0432\u0440\u0443\u0447\u043d\u0443\u044e \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c \u0438\u043b\u0438 \u043d\u043e\u0432\u043e\u043c (\u043d\u0435\u0432\u0438\u0434\u0438\u043c\u043e\u043c) \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0435. <\/p>\n<p>  \u041f\u0430\u0439\u043f\u043b\u0430\u0439\u043d PyCaret \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u044c \u0438\u0437 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b \u0432 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0443\u044e \u0438\u043b\u0438 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u043d\u0443\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u043a\u0448\u0435\u043d\u0435. \u041d\u0438\u0436\u0435 \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043e\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f\u043c\u0438 \u043f\u0440\u0435\u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0438\u043d\u0433\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b \u0432 PyCaret \u0441 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0433\u043e \u0440\u0435\u043b\u0438\u0437\u0430.<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/0f\/cc\/xm\/0fccxmeaenodubzhriw4bwpa7za.png\"><\/p>\n<p>  \u0428\u0430\u0433\u0438 \u043f\u0440\u0435\u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0438\u043d\u0433\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043b\u0435\u0439\u0431\u043b\u043e\u0432 (\u00ab\u0434\u0430\u00bb \u0438\u043b\u0438 \u00ab\u043d\u0435\u0442\u00bb \u0432 1 \u0438\u043b\u0438 0) \u0438 train-test-split, \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043f\u0440\u0438 \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 <code>setup()<\/code>. \u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0443\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043e \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u0445 \u043f\u0440\u0435\u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0438\u043d\u0433\u0430 \u0432 PyCaret <a href=\"https:\/\/www.pycaret.org\/preprocessing\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a>.<\/p>\n<p>  <b>3. \u0421\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439<\/b><\/p>\n<p>  \u042d\u0442\u043e \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u0448\u0430\u0433, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u0441 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0441 \u0443\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u043c (<a href=\"https:\/\/www.pycaret.org\/classification\">\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f<\/a> \u0438\u043b\u0438 <a href=\"https:\/\/www.pycaret.org\/regression\">\u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f<\/a>). \u042d\u0442\u0430 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043e\u0447\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e \u041a-\u0431\u043b\u043e\u043a\u0430\u043c (\u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e 10 \u0431\u043b\u043e\u043a\u043e\u0432). \u041e\u0446\u0435\u043d\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435:<\/p>\n<ul>\n<li>\u0414\u043b\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438: Accuracy, AUC, Recall, Precision, F1, Kappa<\/li>\n<li>\u0414\u043b\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438: MAE, MSE, RMSE, R2, RMSLE, MAPE<\/li>\n<\/ul>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/kp\/pn\/zi\/kppnzitajpanlilctfnzzm7igpk.png\"><\/p>\n<p>  \u041f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e 10 \u0431\u043b\u043e\u043a\u0430\u043c. \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0431\u043b\u043e\u043a\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c, \u043f\u043e\u043c\u0435\u043d\u044f\u0432 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430 <code>fold<\/code>. <\/p>\n<p>  \u0422\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u043e\u0442\u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430 \u043f\u043e \u00abAccuracy\u00bb \u043e\u0442 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0433\u043e \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043a \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c\u0443 \u043d\u0438\u0437\u043a\u043e\u043c\u0443. \u041f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u043a \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430 <code>sort<\/code>.<\/p>\n<p>  <b>4. \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/b><\/p>\n<p>  \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0432 \u043b\u044e\u0431\u043e\u043c \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u0435 PyCaret \u0442\u0430\u043a \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c <code>create_model<\/code>. \u041d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0434\u0438\u043d \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440, \u0442.\u0435. \u0438\u043c\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0432\u0430\u0435\u043c\u043e\u0435 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438. \u042d\u0442\u0430 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443 \u0441 \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">adaboost = create_model('ada')<\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/dr\/ff\/cz\/drffczjopi6oagukjd1ivvmc_ns.png\"><\/p>\n<p>  \u0412 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 <i>\u00abadaboost\u00bb<\/i> \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u0441\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f <code>create_model<\/code>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u043e\u0434 \u043a\u0430\u043f\u043e\u0442\u043e\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0438\u0437 \u0441\u0435\u0431\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u0449\u0438\u043a scikit-learn. \u0414\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f \u043a \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u0430\u0442\u0440\u0438\u0431\u0443\u0442\u0430\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 <code>period ( . )<\/code> \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439. \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u043d\u0438\u0436\u0435.<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/n8\/0i\/o6\/n80io6mx9ioxio4dlpr_rzmnosu.gif\"><\/p>\n<p>  \u0412 PyCaret \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 60 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043a \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u0441 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u043c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c. \u041f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u043e\u0446\u0435\u043d\u0449\u0438\u043a\u043e\u0432\/\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b\u0445 \u0432 PyCaret, \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 <a href=\"https:\/\/www.pycaret.org\/create-model\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a>. <\/p>\n<p>  <b>5. \u041d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/b><\/p>\n<p>  \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f <code>tune_model<\/code> \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. PyCaret \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 <code>random grid search<\/code> \u0432 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430. \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443 \u0441 \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">tuned_adaboost = tune_model('ada') <\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/cq\/iv\/7o\/cqiv7okcgwfy5k8delxn1si3rco.png\"><\/p>\n<p>  \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f <code>tune_model<\/code> \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044f\u0445 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u0435\u0437 \u0443\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044f, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a <i><a href=\"https:\/\/www.pycaret.org\/nlp\">pycaret.nlp<\/a>, <a href=\"https:\/\/www.pycaret.org\/clustering\">pycaret.clustering<\/a> \u0438 <a href=\"https:\/\/www.pycaret.org\/anomaly\">pycaret.anomaly<\/a><\/i>, \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e \u0441 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044f\u043c\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0443\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u043c. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c NLP \u0432 PyCaret \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430 <code>number of topics<\/code> \u043f\u0443\u0442\u0435\u043c \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c \u0438\u0437 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0441 \u0443\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u043c, \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043a\u0430\u043a \u00abAccuracy\u00bb \u0438\u043b\u0438 \u00abR2\u00bb.<\/p>\n<p>  <b>6. \u0410\u043d\u0441\u0430\u043c\u0431\u043b\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439<\/b><\/p>\n<p>  \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f <code>ensemble_model<\/code> \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0430\u043d\u0441\u0430\u043c\u0431\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439. \u041d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434 \u043e\u043d\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0434\u0438\u043d \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440 \u2013 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443 \u0441 \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># creating a decision tree model dt = create_model('dt') # ensembling a trained dt model dt_bagged = ensemble_model(dt)<\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/0o\/r5\/mu\/0or5mup7dxfmgcv9-y68p2l3sjs.png\"><\/p>\n<p>  \u041c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u00ab\u0431\u044d\u0433\u0433\u0438\u043d\u0433\u0430\u00bb \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0430\u043d\u0441\u0430\u043c\u0431\u043b\u044f \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e, \u043e\u043d \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d \u043d\u0430 \u00ab\u0431\u0443\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433\u00bb \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430 <code>method<\/code> \u0432 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 <code>ensemble_model<\/code>.<\/p>\n<p>  \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 PyCaret \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 <code><a href=\"https:\/\/www.pycaret.org\/blend-models\">blend_models<\/a><\/code> \u0438 <a href=\"https:\/\/www.pycaret.org\/stack-models\">stack_models<\/a> \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439. <\/p>\n<p>  <b>7. \u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/b><\/p>\n<p>  \u041e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0434\u0438\u0430\u0433\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438\u043a\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 <code>plot_model<\/code>. \u041e\u043d\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u0442\u0438\u043f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438.<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># create a model adaboost = create_model('ada') # AUC plot plot_model(adaboost, plot = 'auc') # Decision Boundary plot_model(adaboost, plot = 'boundary') # Precision Recall Curve plot_model(adaboost, plot = 'pr') # Validation Curve plot_model(adaboost, plot = 'vc')<\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/5p\/hz\/0p\/5phz0p5gmvtj7j8sdam6fysvf0g.png\"><\/p>\n<p>  <a href=\"https:\/\/www.pycaret.org\/plot-model\">\u0417\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a> \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0443\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043e \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432 PyCaret. <\/p>\n<p>  \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e <code>evaluate_model<\/code>, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u0430 notebook.<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/uk\/gb\/tj\/ukgbtjuzwz7tdvmtyiyqr8urcia.gif\"><\/p>\n<p>  \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e <code>plot_model<\/code> \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u0435 <code>pycaret.nlp<\/code> \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043a\u043e\u0440\u043f\u0443\u0441\u0430 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u0441\u0435\u043c\u0430\u043d\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439. <a href=\"https:\/\/pycaret.org\/plot-model\/#nlp\">\u0417\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a> \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0443\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u043e \u043d\u0438\u0445 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435.<\/p>\n<p>  <b>8. \u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/b><\/p>\n<p>  \u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0435\u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u044b\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0436\u0438\u0437\u043d\u0438 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e, \u043c\u044b \u043d\u0435\u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0440\u0435\u0432\u043e\u0432\u0438\u0434\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u0433\u043e\u0440\u0430\u0437\u0434\u043e \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435, \u0447\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0435 \u0433\u0430\u0443\u0441\u0441\u043e\u0432\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0437\u0430 \u0441\u0447\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u0438 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u0434\u0440\u0435\u0432\u043e\u0432\u0438\u0434\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0435 \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0445 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432, \u043a\u0430\u043a \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. PyCaret \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443\u0435\u0442 SHAP (<a href=\"https:\/\/shap.readthedocs.io\/en\/latest\/\">SHapley Additive exPlanations<\/a>) \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 <code>interpret_model<\/code>.<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/e8\/52\/8o\/e8528o1kg29xyzpnwgasm8gwzcw.png\"><\/p>\n<p>  \u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u043e\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043e\u0446\u0435\u043d\u0435\u043d\u0430 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 \u00abreason\u00bb. \u0412 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u043d\u0438\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u043c\u044b \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0435\u043c \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440 \u0432 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0435.<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/bg\/_e\/pg\/bg_epgl05bfa6z_rpj2ukf5jv5w.png\"><\/p>\n<p>  <b>9. \u041f\u0440\u0435\u0434\u0438\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c<\/b><\/p>\n<p>  \u0414\u043e \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430, \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u043b\u0438, \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u043d\u0430 \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e \u041a-\u0431\u043b\u043e\u043a\u0430\u043c \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u043c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0435 (\u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e 70%). \u0414\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u044b \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c\/hold-out \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0435, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f <code>predict_model<\/code>.<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/ni\/uj\/6n\/niuj6neaihbbowby4cnyquh4ry8.png\"><\/p>\n<p>  \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f <code>predict_model<\/code> \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0430 \u043d\u0435\u0432\u0438\u0434\u0438\u043c\u043e\u0433\u043e \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430. \u0421\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u043e\u0442 \u0436\u0435 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043f\u0440\u043e\u043a\u0441\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043d\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u043d\u0435\u0432\u0438\u0434\u0438\u043c\u043e\u0433\u043e \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430. \u041d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435, \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f <code>predict_model<\/code> \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e, \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0437 \u043d\u0430 \u043d\u043e\u0432\u043e\u043c \u043d\u0435\u0432\u0438\u0434\u0438\u043c\u043e\u043c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0435.<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/yv\/f5\/bu\/yvf5bumdb8wefda2ypicpeyqse4.png\"><\/p>\n<p>  \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f <code>predict_model<\/code> \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0446\u0435\u043f\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 <i><a href=\"https:\/\/www.pycaret.org\/stack-models\">stack_models<\/a> \u0438 <a href=\"https:\/\/www.pycaret.org\/classification\/#create-stacknet\">create_stacknet<\/a><\/i>. <\/p>\n<p>  \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f <code>predict_model<\/code> \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u043f\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 AWS S3 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 <a href=\"https:\/\/www.pycaret.org\/deploy-model\">deploy_model<\/a>.<\/p>\n<p>  <b>10. \u0414\u0435\u043f\u043b\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/b><\/p>\n<p>  \u041e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043e\u0432 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u043e\u0432 \u043f\u043e \u043d\u043e\u0432\u043e\u043c\u0443 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0443 \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 <code>predict_model<\/code> \u0432 \u0442\u0435\u0445 \u0436\u0435 notebook \/IDE, \u0433\u0434\u0435 \u0431\u044b\u043b\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0430 \u043f\u043e \u043d\u043e\u0432\u043e\u043c\u0443 (\u043d\u0435\u0432\u0438\u0434\u0438\u043c\u043e\u043c\u0443) \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0443 \u2013 \u044d\u0442\u043e \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441. \u0412 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u0430 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u0430\u0440\u044c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u043e\u0432 \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u0434\u043e \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439. \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f <code>deploy_model<\/code> \u0432 PyCaret \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u043d\u0443\u0442\u044c \u0432\u0435\u0441\u044c \u043f\u0430\u0439\u043f\u043b\u0430\u0439\u043d, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u043a\u0435 \u0438\u0437 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b notebook.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">deploy_model(model = rf, model_name = 'rf_aws', platform = 'aws',               authentication =  {'bucket'  : 'pycaret-test'}) <\/code><\/pre>\n<p>  <b>11. \u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\/\u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442<br \/>  <\/b><br \/>  \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043e\u043a\u043e\u043d\u0447\u0430\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0435\u0441\u044c \u043f\u0430\u0439\u043f\u043b\u0430\u0439\u043d, \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0449\u0438\u0439 \u0432\u0441\u0435 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0435\u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0438\u043d\u0433\u0430 \u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u0432 \u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u043d\u043e\u043c pickle-\u0444\u0430\u0439\u043b\u0435.<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># creating model adaboost = create_model('ada') # saving model save_model(adaboost, model_name = 'ada_for_deployment')<\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/_m\/jr\/v0\/_mjrv06rsoz7ddfkwoiymasqa9e.png\"><\/p>\n<p>  \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u0432\u0435\u0441\u044c \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442, \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0449\u0438\u0439 \u0432\u0441\u0435 \u043f\u0440\u043e\u043c\u0435\u0436\u0443\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430.<\/p>\n<p>  save_experiment(experiment_name = &#8216;my_first_experiment&#8217;)<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/sb\/tq\/zo\/sbtqzonqwkzrqprcwklrvy4kwj0.png\"><\/p>\n<p>  \u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0442\u044c \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 <code>load_model<\/code> \u0438 <code>load_experiment<\/code>, \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u0435\u0439 PyCaret.<\/p>\n<p>  <b>12. \u0421\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0435 \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u043e<\/b><\/p>\n<p>  \u0412 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u043c \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043c\u044b \u043f\u043e\u043a\u0430\u0436\u0435\u043c, \u043a\u0430\u043a \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 Power BI \u0434\u043b\u044f \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u043a\u0448\u0435\u043d-\u0441\u0440\u0435\u0434\u0435.<\/p>\n<p>  \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043e\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u0431\u043b\u043e\u043a\u043d\u043e\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043d\u043e\u0432\u0438\u0447\u043a\u043e\u0432 \u043f\u043e \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044f\u043c:<\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/www.pycaret.org\/reg101\">\u0420\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.pycaret.org\/clu101\">\u041a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.pycaret.org\/anom101\">\u041f\u043e\u0438\u0441\u043a \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u0438\u0439<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.pycaret.org\/nlp101\">\u041e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 (NLP)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.pycaret.org\/arul101\">\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0430\u0441\u0441\u043e\u0446\u0438\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u043c \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u0430\u043c<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p>  <\/p>\n<h3>\u0427\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u043f\u0430\u0439\u043f\u043b\u0430\u0439\u043d \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438?<\/h3>\n<p>  \u041c\u044b \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u043c \u043d\u0430\u0434 \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c PyCaret. \u041d\u0430\u0448 \u0433\u0440\u044f\u0434\u0443\u0449\u0438\u0439 \u043f\u0430\u0439\u043f\u043b\u0430\u0439\u043d \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u044f \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432, \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0430\u0446\u0438\u044e \u0441 TensorFlow \u0438 \u0441\u0435\u0440\u044c\u0435\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 PyCaret. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441\u0432\u043e\u0438\u043c\u0438 \u043e\u0442\u0437\u044b\u0432\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0447\u044c \u043d\u0430\u043c \u0441\u043e\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f, \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c <a href=\"https:\/\/www.pycaret.org\/feedback\">\u0444\u043e\u0440\u043c\u0443<\/a> \u043d\u0430 \u0441\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u0439 \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0435 \u043d\u0430 <a href=\"http:\/\/www.github.com\/pycaret\/\">GitHub<\/a> \u0438\u043b\u0438 <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/company\/pycaret\/\">LinkedIn<\/a>.<\/p>\n<h3>\u0425\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0443\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043e \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u043e\u043c \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u0435?<\/h3>\n<p>  \u041d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044f \u0441 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0433\u043e \u0440\u0435\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0432 PyCaret 1.0.0 \u043f\u0440\u0438\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u0438, \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f. \u041f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0434\u0438\u0442\u0435 \u043f\u043e \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430\u043c \u043d\u0438\u0436\u0435, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b.<\/p>\n<p>  <a href=\"https:\/\/www.pycaret.org\/classification\">\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f<\/a><br \/>  <a href=\"https:\/\/www.pycaret.org\/regression\">\u0420\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f<\/a><br \/>  <a href=\"https:\/\/www.pycaret.org\/clustering\">\u041a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/a><br \/>  <a href=\"https:\/\/www.pycaret.org\/anomaly-detection\">\u041f\u043e\u0438\u0441\u043a \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u0438\u0439<\/a><br \/>  <a href=\"https:\/\/www.pycaret.org\/nlp\">\u041e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 (NLP)<\/a><br \/>  <a href=\"https:\/\/www.pycaret.org\/association-rules\">\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0430\u0441\u0441\u043e\u0446\u0438\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u043c \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u0430\u043c<\/a><\/p>\n<h3>\u0412\u0430\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438<\/h3>\n<p>  <\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/www.pycaret.org\/guide\">\u0420\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f\/\u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f<\/a><\/li>\n<li><a href=\"http:\/\/www.github.com\/pycaret\/pycaret\">\u0420\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0439 \u043d\u0430 GitHub<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.pycaret.org\/install\">\u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c PyCaret<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.pycaret.org\/tutorial\">\u0420\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u043e notebook<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.pycaret.org\/contribute\">\u041f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0430 PyCaret<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p>  \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0430\u043c \u043f\u043e\u043d\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u0441\u044f PyCaret, \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u044c\u0442\u0435 \u043d\u0430\u043c \ufe0f \u043d\u0430 GitHub.<\/p>\n<p>  \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0447\u0430\u0449\u0435 \u0441\u043b\u044b\u0448\u0430\u0442\u044c \u043e PyCaret, \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0441 \u043d\u0430 <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/company\/pycaret\/\">LinkedIn<\/a> \u0438 <a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/channel\/UCxA1YTYJ9BEeo50lxyI_B3g\">Youtube<\/a>.<\/p>\n<hr>\n<p>  <a href=\"https:\/\/otus.pw\/prCn\/\">\u0423\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u043e \u043a\u0443\u0440\u0441\u0435.<br \/>  <\/a>  <\/p>\n<hr>\n<\/div>\n<p> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/otus\/blog\/497770\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/company\/otus\/blog\/497770\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text-html post__text_v1\" id=\"post-content-body\" data-io-article-url=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/otus\/blog\/497770\/\"><b><i>\u0412\u0441\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442. \u0412 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0434\u0432\u0435\u0440\u0438\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u0430 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 <a href=\"https:\/\/otus.pw\/prCn\/\">\u00ab\u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u043d\u0430 Python\u00bb<\/a> \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0430\u0441 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434 \u0435\u0449\u0435 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u0430.<\/i><\/b><\/p>\n<hr>\n<p>   \u0420\u0430\u0434\u044b \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0432\u0430\u043c <a href=\"https:\/\/www.pycaret.org\/\">PyCaret<\/a> \u2013 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u043c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c \u043d\u0430 Python \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0441 \u0443\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u043c \u0438 \u0431\u0435\u0437 \u0443\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044f \u0432 low-code \u0441\u0440\u0435\u0434\u0435. PyCaret \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u0442 \u0432\u0430\u043c \u043f\u0440\u043e\u0439\u0442\u0438 \u043f\u0443\u0442\u044c \u043e\u0442 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043e \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0437\u0430 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434 \u0432 \u0442\u043e\u0439 notebook-\u0441\u0440\u0435\u0434\u0435, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u0432\u044b \u0432\u044b\u0431\u0435\u0440\u0435\u0442\u0435.<\/p>\n<p>  \u041f\u043e \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044e \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u043c\u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430\u043c\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, PyCaret \u2013 \u044d\u0442\u043e low-code \u0430\u043b\u044c\u0442\u0435\u0440\u043d\u0430\u0442\u0438\u0432\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u043e\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0441\u043e\u0442\u043d\u0438 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043f\u0430\u0440\u043e\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0432. \u0421\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0432\u043e\u0437\u0440\u0430\u0441\u0442\u0435\u0442 \u044d\u043a\u0441\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e. PyCaret \u2013 \u044d\u0442\u043e, \u043f\u043e \u0441\u0443\u0442\u0438, \u043e\u0431\u043e\u043b\u043e\u0447\u043a\u0430 Python \u043d\u0430\u0434 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430\u043c\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c\u0438 \u043a\u0430\u043a <a href=\"https:\/\/scikit-learn.org\/stable\/\">scikit-learn<\/a>, <a href=\"https:\/\/xgboost.readthedocs.io\/en\/latest\/\">XGBoost<\/a>, <a href=\"https:\/\/github.com\/microsoft\/LightGBM\">Microsoft LightGBM<\/a>, <a href=\"https:\/\/spacy.io\/\">spaCy<\/a> \u0438 \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u043c\u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438.<\/p>\n<p>  PyCaret \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0430 \u0438 \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u0430 \u0432 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438. \u0412\u0441\u0435 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u043c\u044b\u0435 PyCaret, \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043f\u0430\u0439\u043f\u043b\u0430\u0439\u043d\u0435 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f. \u0411\u0443\u0434\u044c \u0442\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0438\u043d\u0436\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u0438\u043b\u0438 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432, PyCaret \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u044d\u0442\u043e \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c. \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u0447\u0443\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043e PyCaret \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u0442\u0435 \u044d\u0442\u043e \u043a\u043e\u0440\u043e\u0442\u043a\u043e\u0435 <a href=\"https:\/\/youtu.be\/scd6KS03NiE\">\u0432\u0438\u0434\u0435\u043e<\/a>.   <\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-302069","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/302069","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=302069"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/302069\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=302069"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=302069"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=302069"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}