PyCaretで主成分分析ハンズオン【正規化+可視化(plotly)】メモ

概要

• PyCaretでPCAを行いました。（ハイパーパラメータ等の最適化はしていません）
• とある電力量データでPCAを行いました。

ソースコード

• 自前のデータ整形ソースコード（汚い）:13行

自前のデータ整形コード

import pandas as pd
def load_sampledata():
    data = pd.read_csv(r'pycaret_sample.csv',
            encoding='shift-jis',
            engine='python',
            index_col=[0],
            parse_dates=[0])

    data = data.resample('h').sum()
    data['hour'] = data.index.hour
    data['date'] = data.index.strftime('%Y-%m-%d (%a)')
    dataset = data.pivot(index='hour',columns='date',values='電力量')
    dataset = dataset.T.reset_index()
    return dataset

• PyCaretのセットアップ:2行

setup

from pycaret.clustering import * 
clu = setup(data = load_sampledata(),normalize=True)

• setupした内容を確認できる
  

• PyCaretのモデル作成+プロット作成:2行

create_model&plot

# creating a model
hclust = create_model('hclust')
# plotting a model
plot_model(hclust,plot='cluster',feature='date')

• 2行でPCAと可視化までできる。
  

まとめ

• PyCaretすごい。
• これで書き始めるとラッパーなしで書けなくなりそう。
• チューニングもできるし、すごい早さで書ける。すごい。