pycaret自动机器学习库如何输出高dpi图片？
我在pycaret进行自动机器学习后使用plot_model进行输出模型分析图像，但是dpi太低了，不知道如何输出高dpi图片。也不知道plot_model这个函数将图片存到哪里去了，如何使用plt.savefig进行存储高dpi图片。
from pathlib import Path
import numpy as np
import pandas as pd
import random
# Classification
from pycaret.classification import *
import matplotlib.pyplot as plt
#获取数据集
df1=pd.read_csv(r"C:\Users\Hp\Desktop\Weibo.csv",encoding="utf-16")
#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
df1.drop(["description","nickname","time_to_now"],axis=1,inplace=True)
data=setup(data=df1,target='label',train_size=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
#模型创建：根据上述模型的比较创建出最优的模型
model=compare_models(budget_time=6600)
model
#模型调优
new_model= tune_model(model,n_iter = 50)
new_model
#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)
bagged_model
#模型分析
plot_model(bagged_model, plot = 'auc',to_file='auc.png')
#plot_model(bagged_model, plot = 'boundary')
#plot_model(bagged_model, plot = 'pr')
#plot_model(bagged_model, plot = 'confusion_matrix')
#保存模型
#save_model(bagged_model,"Classifier")
plt.savefig("auc.png")
plt.show()
如图报错TypeError: plot_model() got an unexpected keyword argument 'to_file'
该回答内容部分引用GPT，GPT_Pro更好的解决问题
使用pycaret输出高dp图片的方法很简单，首先，我们要通过pandas读取csv文件（或者其他文件格式），然后使用pycaret提供的setup函数进行数据预处理：
from pathlib import path
import numpy as np
import pandas as pd
import random
from pycaret.classification import *
import matplotlib.pyplot as plt
df1 = pd.read_csv(encoding = 'utf-8')
df1.drop([四个参数],axis=1,inplace=True)
data = setup(data=dfl,target= ,train_size=8.8, remove_outliers = True)
然后，通过比较不同模型来获得最佳模型：
model = compare_models(budget_time= 6688)
model
最后，我们使用plot_model函数来输出模型分析图像，并使用matplotlib中的savefig函数输出高dpi图片：
plot_model(model, plot='feature')
plt.savefig('high_dpi_image.png',dpi=800)
plot_model将图片存储在默认的当前工作目录中，也可以使用savefig函数将其存储到指定位置。通过上述步骤，我们就可以输出高dpi图片了。
如果回答有帮助，望采纳。
根据官方文档，plot_model函数不支持to_file参数，因此你无法直接将图片输出到文件。不过你可以使用matplotlib.pyplot.savefig()函数将图像保存到指定的文件路径。
为了保存高DPI的图像，你可以使用以下方法：
1.在调用plot_model函数之前，设置Matplotlib的rcParams参数，将dpi设置为所需值：
import matplotlib as mpl
mpl.rcParams['figure.dpi'] = 300
这将使Matplotlib以300 DPI的分辨率生成所有的图像，包括plot_model函数生成的图像。
2.在调用savefig函数时，将dpi参数设置为所需值，以覆盖默认DPI值。
plt.savefig("auc.png", dpi=300)
这将使用300 DPI的分辨率保存图像到指定路径。
因此，你可以在代码中添加以下代码行以保存高DPI图像：
import matplotlib as mpl
# 将dpi设置为300
mpl.rcParams['figure.dpi'] = 300
# 保存图像
plot_model(bagged_model, plot='auc')
plt.savefig("auc.png", dpi=300)
请注意，您需要在使用savefig()函数之前调用plot_model()函数，否则您将无法保存正确的图像。
# 导入pycaret
import pycaret
# 加载数据
data = pycaret.datasets.get_data('iris')
# 初始化模型
model = pycaret.classification.create_model('xgboost')
# 输出高精度图片
pycaret.viz.plot_model(model, resolution = 300)
以下答案基于ChatGPT与GISer Liu编写：
plt.figure(figsize=(10, 8), dpi=300) # 设置图像大小和dpi
plot_model(bagged_model, plot='auc') # 绘制图像
plt.savefig('auc.png', dpi=300) # 将图像保存到文件中
此代码将创建一个大小为10x8英寸、分辨率为300dpi的图像，并将其保存到名为auc.png的文件中。你可以根据需要更改图像大小和dpi。
需要修改你的代码，将to_file参数删除，同时在plt.savefig中增加dpi参数即可，如下所示：
#模型分析
plot_model(bagged_model, plot = 'auc')
plt.savefig("auc.png", dpi=300)
plt.show()
参考GPT和自己的思路，根据您提供的代码，使用plot_model函数输出高dpi的图片并保存可以按照以下步骤进行：
导入pyplot模块和rcParams对象
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rcParams
设置rcParams的figure.dpi属性为所需的dpi值，例如设置为300：
rcParams['figure.dpi'] = 300
调用plot_model函数并将图片保存到指定的路径和文件名，例如：
plot_model(bagged_model, plot='auc', save=True, name='auc', format='png')
此外，您可以添加dpi参数来指定输出图片的dpi值，例如：
plot_model(bagged_model, plot='auc', save=True, name='auc', format='png', dpi=300)
完整代码示例：
import numpy as np
import pandas as pd
from pycaret.classification import *
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rcParams
# 设置dpi值
rcParams['figure.dpi'] = 300
# 读取数据
df1 = pd.read_csv(r"C:\Users\Hp\Desktop\Weibo.csv", encoding="utf-16")
df1.drop(["description", "nickname", "time_to_now"], axis=1, inplace=True)
# 数据预处理
data = setup(data=df1, target='label', train_size=0.8, remove_outliers=True)
# 创建模型
model = compare_models(budget_time=6600)
# 调优模型
new_model = tune_model(model, n_iter=50)
# 集成模型
bagged_model = ensemble_model(new_model)
# 绘制auc曲线并保存
plot_model(bagged_model, plot='auc', save=True, name='auc', format='png')
此代码将保存一个名称为“auc.png”的PNG格式图片，位于当前工作目录下。
如果对您有帮助，请给与采纳，谢谢。
该回答引用ChatGPT，你可以使用plot_model函数的参数“plot”来控制图片的dpi。例如：
plot_model(model, plot = 'high')
这样就可以生成高dpi的图片。
另外你也可以使用plt.savefig()函数手动保存图片，它接受一个参数dpi，你可以设置需要的dpi值，例如：
plt.savefig('file_name.png',dpi=100)
该回答引用ChatGPT
from pycaret.classification import *
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载数据集
df = pd.read_csv('path/to/dataset.csv')
# 建立模型
clf = setup(data=df, target='target_column')
# 比较模型
best_model = compare_models()
# 生成图像并保存
plot_model(best_model, plot='auc')
plt.savefig('path/to/auc.png', dpi=300)
在上面的代码中，我们首先使用setup函数建立模型，然后使用compare_models函数比较模型，找到最好的模型。接着，我们使用plot_model函数生成AUC图像，并使用plt.savefig函数将图像保存到文件中。
请注意，我们在调用plt.savefig函数时，将dpi参数设置为300。这将确保生成的图像具有高分辨率和高DPI。
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话: