Pycaret分类.compare_models不显示结果网格

Question

从 pycaret 的文档和教程中，我希望classification.compare_models()函数返回一个网格，例如......

	模型	准确性	曲线下面积	记起	预知。	F1	河童	中冶集团	TT（秒）
0	朴素贝叶斯	0.9567	0.0000	0.9556	0.9619	0.9561	0.9348	0.9378	0.0076
1	K 近邻分类器	0.9467	0.0000	0.9444	0.9633	0.9430	0.9197	0.9295	0.0077
2	极端梯度提升	0.9467	0.0000	0.9444	0.9633	0.9430	0.9197	0.9295	0.0521
	ETC。

我的代码

from pycaret.classification import *
import pandas as pd

df = pd.read_csv('input.csv')
setup_result = setup(data=df, target='Class')
best = compare_models()
print(best)

我得到很多这样的输出......

Initiated  . . . . . . . . . . . . . . . . . .              11:35:34
Status     . . . . . . . . . . . . . . . . . .  Loading Dependencies
Estimator  . . . . . . . . . . . . . . . . . .     Compiling Library
Empty DataFrame
Columns: [Model, Accuracy, AUC, Recall, Prec., F1, Kappa, MCC, TT (Sec)]
Index: []                                                     
                                                                 
Initiated  . . . . . . . . . . . . . . . . . .           11:35:34
Status     . . . . . . . . . . . . . . . . . .  Loading Estimator
Estimator  . . . . . . . . . . . . . . . . . .  Compiling Library
                                                                 
                                                                 
Initiated  . . . . . . . . . . . . . . . . . .           11:35:34
Status     . . . . . . . . . . . . . . . . . .  Loading Estimator
Estimator  . . . . . . . . . . . . . . . . . .  Compiling Library

而最后这个...

Initiated                         11:35:34  
Status              Compiling Final Models  
Estimator  Light Gradient Boosting Machine  

<pandas.io.formats.style.Styler object at 0x000002562E9A6B20>
LGBMClassifier(boosting_type='gbdt', class_weight=None, colsample_bytree=1.0,
               device='gpu', importance_type='split', learning_rate=0.1,
               max_depth=-1, min_child_samples=20, min_child_weight=0.001,
               min_split_gain=0.0, n_estimators=100, n_jobs=-1, num_leaves=31,
               objective=None, random_state=123, reg_alpha=0.0, reg_lambda=0.0,
               silent='warn', subsample=1.0, subsample_for_bin=200000,
               subsample_freq=0)

但我从来没有得到我所希望的网格。我在 Windows 上的 Git Bash 中运行 Python 3.8 和 Anaconda。

Answer 1

您可以尝试在之后立即执行此操作best = compare_models()

best = compare_models()

# Get you the results in a pandas dataframe (results object)
results = pull()

# Print out the results
print(results)