自动机器学习问题解决

在虚拟环境中安装pycaret库后无法引用，尝试过重启，还是没用。在 from pycaret的时候就开始报错

import pandas as pd
import random
# Classification
from pycaret.classification import *
# Regression

#from pycaret.regression import *
# Clustering
#from pycaret.clustering import *
from pycaret.anomaly import *
from pycaret.nlp import *
from pycaret.arules import *


#获取数据集
df1=pd.read_csv('/root/data.csv')
#数据预处理：删除缺失值、相同值、以及将其按照0.8的比例训练、以及移除特别离谱的值
data=setup(data=df1,target="label",train_test=0.8,remove_outliers = True)
# 比较所有模型、比较了60多个模型包括回归算法、分类算法、nlp等
compare_models()
#模型创建：根据上述模型的比较创建出最优的模型
model= create_model('最优模型的缩写')
#模型调优
new_model= tune_model('model', n_iter = 10,fold=10)
#模型集成（此处采用ensemble_model函数）
#如果对多模型集成，则采用blend_models等函数
bagged_model = ensemble_model(new_model)
#模型分析
plot_model(bagged_model, plot = 'auc')
plot_model(bagged_model, plot = 'boundary')
plot_model(bagged_model, plot = 'pr')
plot_model(bagged_model, plot = 'vc')

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直接在你的虚拟环境运行脚本，你那个报错是pycharm没有识别虚拟环境下的安装包而已

您可以尝试重新安装 pycaret 库，确保安装在虚拟环境中并且版本是最新的。还可以尝试在终端中运行 pip list 来检查 pycaret 库是否已经安装。如果它是安装的，但是还是没有被正确的引用，您可以尝试重新加载虚拟环境并重新运行程序。如果问题仍然存在，您可以尝试在终端中运行 python -m pip install --upgrade pip 来升级 pip 工具。

问题也可能是你在不同的虚拟环境中安装了pycaret库，而在使用的时候没有在正确的虚拟环境中激活。可以在命令行中使用conda activate pycaret来激活正确的虚拟环境。也可以使用pip show pycaret来检查pycaret库是否已经正确安装。如果你使用的是不同版本的python，这也可能导致引用错误。请检查你的python版本是否与pycaret库兼容。

检查一下 pycaret库 的安装路径和环境配置。

望采纳！！！点击回答右侧采纳即可!!!要在在你的虚拟环境运行脚本