pycaret实现CTG分类案例

import numpy as np
import pandas as pd
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")

# 读取CTG文件
df = pd.read_csv('CTG.csv')
df.head()

# 预处理 去掉不需要的列和空值
df=df.drop(["FileName","Date","SegFile","b","e"],axis=1).dropna()

# 导入pycaret包的分类
from pycaret.classification import *

# 建立分类器，传入完整数据集和预测特征标签
clf = setup(data=df,target='NSP')

# 比较所有分类模型
compare_models()

# 创建xgboost模型
xgboost_classifier=create_model('xgboost')

# 调参优化
tuned_xgboost_classifier=tune_model(xgboost_classifier)

# 绘制分类report
plot_model(tuned_xgboost_classifier,plot='class_report')

# 混淆矩阵
plot_model(tuned_xgboost_classifier,plot='confusion_matrix')

# 保存模型
save_model(tuned_xgboost_classifier,"XGBOOST CLASSIFIER")

# 加载模型
saved_model=load_model('XGBOOST CLASSIFIER')

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