用pycaret训练和预测时如何均以AUC最大为目标

要使用Pycaret以AUC为目标训练和预测，可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装Pycaret：首先确保已经安装了Pycaret库。可以使用以下命令进行安装：

!pip install pycaret

2. 导入数据：将数据导入到Pycaret中，可以使用Pandas库来读取和处理数据。

import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')

3. 创建实验：使用setup()函数来创建一个实验，并指定目标变量和评估指标。

from pycaret.classification import *
exp = setup(data, target='target_variable', metric='AUC')

4. 比较模型：使用compare_models()函数来比较不同的模型，并选择具有最大AUC的模型。

best_model = compare_models(sort='AUC')

5. 训练模型：使用create_model()函数来训练选择的模型。

final_model = create_model(best_model)

6. 预测：使用predict_model()函数来对新数据进行预测。

predictions = predict_model(final_model, data=new_data)

在以上步骤中，target_variable是目标变量的名称，data.csv是包含训练数据的文件名，new_data是包含新数据的DataFrame。

通过以上步骤，您就可以使用Pycaret来训练和预测，并以AUC为目标进行模型选择和评估