PyCaret使用教程

环境安装，通过pip install pycaret命令在Python环境中安装PyCaret库，根据自身需求选择安装完整版本或精简版本，安装完成后运行import pycaret验证安装是否成功。

任务初始化，导入数据集后根据任务类型导入对应模块，比如分类任务导入pycaret.classification，调用setup函数传入数据集、目标列名，配置预处理相关参数完成环境初始化。

模型训练与筛选，调用compare_models函数自动训练所有适配当前任务的模型，根据输出的评估指标对比结果，选择表现符合预期的模型作为基础模型。

模型优化，调用tune_model函数对选中的模型进行超参数调优，也可结合ensemble_model、stack_models等函数开展模型集成，进一步提升模型的预测效果。

模型应用与部署，使用predict_model函数在测试集或新数据上完成预测，验证模型效果后通过save_model函数保存模型，或调用部署相关函数完成模型上线配置。