소개

pycaret에서 지표 인 logoss를 사용하려고했지만 기본적으로 logoss가 없었기 때문에 추가하는 방법을 조사했습니다.
이전까지 평가 지표를 추가할 수 없었지만 2020년 10월 업데이트(version 2.2.0)에서 평가 지표를 임의로 추가할 수 있게 된 것 같습니다.

환경 및 버전

PyCaret 2.2.0

Google Colaboratory

pycaret이란?

pycaret은 기계 학습의 전처리에서 모델링까지 자동으로 해주는 기계 학습 라이브러리입니다.

기본적으로 사용할 수 있는 지표

add_metric 메소드 정보

add_metric 메소드를 사용하면 scikit_learn에서 사용할 수 있는 모든 측정항목과 make_scorer 함수를 사용하여 고유한 평가 측정항목을 처리할 수 있습니다.

from pycaret.classification import add_metric
from sklearn.metrics import log_loss

add_metric('logloss', 'Log Loss', log_loss, greater_is_better = False)

add_metric() 의 인수의 설명입니다.

id: 첫 번째 인수

str형

지표 ID

name: 두 번째 인수

str형

지표를 표시 할 때의 이름

score_func: 세 번째 인수

type 형

추가할 평가 지표

이번에는 sklearn에서 당겨 온 log_loss를 넣고 있습니다

greater_is_better: 네 번째 인수

bool 형

기본값 = True

score_func 가 수치가 높은 편이 좋은 지표인지, 낮은 쪽이 좋은 지표인지를 나타냅니다.

True에서는 높은 쪽이, False에서는 낮은 쪽이 좋다고 하는 것이 됩니다.

이제 다시 평가 지표를 검토해 보겠습니다.



무사히 로그로스를 추가할 수 있었습니다.

참고 사이트