Pull to refresh

Comments 5

PyCaret производит впечатление прекрасного средства прототипирования в Data Science, но к сожалению в статье пропущены многие блоки кода из оригинальной статьи (https://towardsdatascience.com/announcing-pycaret-an-open-source-low-code-machine-learning-library-in-python-4a1f1aad8d46) которые очень удобно просто скопипастить в ноутбук в процессе ознакомления.

На первый взгляд, выглядит прикольно.
Но, как и у всех подобных оберток над другими библиотеками, есть много зависимостей. Что нехорошо, что часть из них с точными версиями (https://github.com/pycaret/pycaret/blob/master/requirements.txt). Из практики понимаю, что такие вещи желательно держать в отдельном environment и может быть затруднена интеграция с какой-то из библиотек. Особенно, если авторы забросят поддержку своей.


Т.е., как средство сделать автоматом какой-то прототип — ок. Но дальше нужно быть готовым делать свой пайплайн, выкинув этот комбайн.

Вот если бы ещё байсеовская гипероптимизация была из коробки

Дальше двух первых строчек не пошло, набрал:
from pycaret.datasets import get_data
diabetes = get_data('diabetes')
Ответ:
display(data.head())
NameError: name 'display' is not defined
Sign up to leave a comment.