PyCaret : tout savoir sur la bibliothèque de Machine Learning open source en Python

PyCaret : tout savoir sur la bibliothèque de Machine Learning open source en Python

La création d’un modèle d’apprentissage automatique passe par plusieurs étapes et peut être très chronophage. Dans cette optique, PyCaret, une bibliothèque open source, peut aider à exécuter tous les processus de Machine Learning de bout en bout plus et rapidement avec moins de lignes de code.

PyCaret : qu’est-ce que c’est ?

PyCaret est une bibliothèque open source à faible code en python conçue pour automatiser le développement de modèles d’apprentissage automatique. Cette bibliothèque s’adresse notamment aux data scientists, aux ingénieurs Machine Learning, mais aussi aux apprentis souhaitant être plus productif et souhaitant obtenir plus rapidement des conclusions.

En développant PyCaret, Moez Ali, son auteur, avait un objectif clair. Il aspirait à rendre l’apprentissage automatique compréhensible et accessible à tous, aux débutants comme aux experts. 

Il s’agit d’un outil d’apprentissage automatique et de gestion de modèles de bout en bout qui accélère considérablement le cycle d’expérimentation et augmente la productivité. Cette solution prend en charge l’apprentissage supervisé (classification et régression), le regroupement, la détection d’anomalies et les tâches de traitement du langage naturel. 

Après avoir créé le modèle d’apprentissage automatique, l’auteur peut directement déployer le pipeline de transformation et le modèle formé sur Amazon Web Service (AWS), Microsoft Azure ou Google Cloud Platform (GCP).

Pourquoi utiliser PyCaret ?

PyCaret présente de nombreux avantages et autant de raisons de l’adopter. 

  • PyCaret offre l’automatisation des étapes cruciales d’apprentissage automatique (définir les transformations de données, évaluer et comparer des modèles standard, régler les hyperparamètres du modèle …).
  • C’est facile à utiliser. La bibliothèque aide à effectuer des implémentations ML de bout en bout avec moins de codage.
  • C’est un wrapper pour les modules Python existants comme scikit-learn. En conséquence, il n’y a pas besoin d’une courbe d’apprentissage distincte.
  • La bibliothèque est prête à l’emploi. Il permet un prototypage rapide de modèles sur des environnements selon le choix de l’entreprise. l’outils est désomrais largement utilisé auprès des start-ups.
  • PyCaret peut être utilisé pour implémenter les modèles d’apprentissage automatique suivants : classification, régression, regroupement, détection d’une anomalie, traitement du langage naturel, exploration de règles associées. 
  • Il fonctionne en tandem avec d’autres environnements Python comme PyCharm. PyCaret est simple à intégrer aux workflows d’apprentissage automatique actuels.
  • Il convient à la fois aux étudiants et aux programmeurs experts.

Les différentes fonctionnalités de PyCaret 

PyCaret regorge de fonctionnalités. En quelques lignes de code, l’outil permet de passer du traitement des données aux modèles de formation, puis les déployer sur le cloud. 

Le package contient plus de 70 algorithmes open source automatisés et près de 25 techniques de prétraitement. Ces fonctionnalités aident à créer avec performance des modèles d’apprentissage automatique. Voici quelques-unes des meilleures fonctionnalités de PyCaret :

  • Préparation des données
  • Formation des modèles
  • Réglage des hyperparamètres
  • Interprétabilité et analyse
  • Les modèles sont choisis
  • Enregistrer vos expériences est une bonne idée

PyCaret possède de nombreuses fonctionnalités qui permettent d’interagir avec le modèle et d’examiner ses performances ainsi que ses résultats. Pour tous les modèles, des graphiques conventionnels tels que la matrice de confusion, l’AUC, les résidus et la signification des caractéristiques sont accessibles. 

Il fonctionne également avec la bibliothèque SHAP. Cette dernière peut être utilisée pour expliquer les résultats de tout modèle sophistiqué d’apprentissage automatique basé sur des arbres de décision.

Comment créer un environnement PyCaret

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La première étape avant de démarrer un projet d’apprentissage automatique dans PyCaret consiste à configurer l’environnement en deux étapes :

Importation d’un module

Selon le type de problème à résoudre, importer le module est la première chose à faire. Dans la première version de PyCaret, 6 modules différents sont disponibles : régression, classification, clustering, traitement du langage naturel (NLP), détection d’anomalies et règle de minage associée. 

Initialisation de la configuration

Dans cette étape, PyCaret effectue certaines tâches de prétraitement de base :

  • Ignorer les ID et les colonnes de date
  • Imputer les valeurs manquantes
  • Encoder les variables catégorielles
  • Diviser l’ensemble de données en fraction train-test pour le reste des étapes de modélisation. 

L’exécution de la fonction de configuration confirmera d’abord les types de données. En validant, l’utilisateur crée l’environnement.

Formation d’un modèle d’apprentissage automatique à l’aide de PyCaret

Cela passe essentiellement par deux étapes.

Former un modèle

La formation d’un modèle dans PyCaret est assez simple. Il suffit d’utiliser la fonction create_model.

Régler des hyperparamètres

Il est possible d’ajuster les hyperparamètres d’un modèle d’apprentissage automatique en utilisant la fonction tune_model. PyCaret offre beaucoup de flexibilité. L’outil permet par exemple de définir le nombre de plis à l’aide du paramètre fold  dans la fonction tune_model.

Il est également possible de changer le nombre d’itérations en utilisant le paramètre n_iter . L’augmentation du paramètre n_iter augmentera évidemment le temps d’apprentissage, mais donnera de bien meilleures performances.

Construire des modèles d’ensemble et les comparer

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Les modèles d’ensemble dans l’apprentissage automatique combinent les décisions de plusieurs modèles pour améliorer les performances globales. Dans PyCaret, l’utilisateur peut créer des modèles d’ensemble de bagging, boosting, blending et stacking avec une seule ligne de code.

Comparer des modèles constitue une autre fonction utile de la bibliothèque PyCaret. Pour ne pas essayer les différents modèles un par un, l’utilisateur peut faire appel  à la fonction de comparaison de modèles.

Celle-ci formera et comparera les métriques d’évaluation communes pour tous les modèles disponibles dans la bibliothèque du module importé. Cette fonction n’est disponible que dans les modules pyCaret.classification et pyCaret.regression.

Analyser le modèle

Après avoir entraîné le modèle, l’étape suivante consiste à analyser les résultats. Les experts diront que cette étape est particulièrement utile d’un point de vue commercial. Analyser un modèle dans PyCaret est encore une fois très simple. Avec une seule ligne de code, l’utilisateur peut : 

Obtenir un tracé des résultats des modèles 

L’analyse des performances du modèle dans PyCaret se fait via plot_model. Cela permet de tracer les limites de décision, la courbe de rappel de précision, la courbe de validation, les tracés résiduels, etc. 

De plus, pour les modèles de clustering, l’utilisateur peut obtenir le tracé du coude et le tracé de la silhouette. Pour les données textuelles, il est possible de  tracer des nuages ​​de mots, des tracés de fréquence bigramme et trigramme, etc.

Interpréter les résultats 

L’interprétation des résultats du modèle aide à déboguer le modèle en analysant les fonctionnalités importantes. Il s’agit d’une étape cruciale dans les projets d’apprentissage automatique de niveau industriel. 

Dans PyCaret, l’utilisateur peut interpréter le modèle par les valeurs SHAP et le diagramme de corrélation avec une seule ligne de code.

Tracer les résultats du modèle ou l’évaluer

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PyCaret permet de tracer les résultats du modèle en fournissant l’objet modèle comme paramètre et le type de tracé souhaité. 

Si l’utilisateur ne souhaite pas tracer toutes ces visualisations individuellement, la bibliothèque a une autre fonction étonnante : l’évaluation du modèle (evaluation_model). Dans cette fonction, il suffit de passer l’objet modèle et PyCaret créera une fenêtre interactive pour voir et  analyser le modèle de toutes les manières possibles.

Interpréter le modèle et faire des prédictions

L’interprétation de modèles complexes est très importante dans la plupart des projets d’apprentissage automatique. Cela aide à déboguer le modèle en analysant ce que le modèle pense être important.

Dans PyCaret, cette étape est aussi simple que d’écrire interpret_model pour obtenir les valeurs de Shapley.

Enfin, il y a les prédictions sur des données inédites. Pour cela, il suffit de passer le modèle utilisé pour les prédictions et le jeu de données. Il faut s’assurer que tous les éléments soient au même  format que celui  fourni lors de la configuration de l’environnement plus tôt. 

PyCaret construit un pipeline de toutes les étapes, transmettra les données invisible via ce canal et fournira les résultats. Une fois le modèle construit et testé, il n’y a plus qu’à l’enregistrer dans le fichier pickle à l’aide de la fonction save_model.

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