💡 作者：韩信子@ShowMeAI
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我们经常会谈到工业界端到端的机器学习建模，所谓端到端，是指的把整个过程构建在一个完整的流程（比如pipeline管道）中，包括数据侧的处理、模型建模调优，及模型部署应用等环节，如我们之前所说，完整的机器学习开发流程如下：
在本篇内容中，ShowMeAI将给大家讲解到下述内容：
- 使用 PyCaret 构建端到端机器学习管道
- ML 模型部署 & FastAPI 开发实时预测
💡 工具库
📌 PyCaret
PyCaret 是一个开源的低代码机器学习库，内置Python端到端模型管理工具，被用于自动化机器学习工作流。因其易用性、简单性以及快速高效地构建和部署端到端 ML 原型的能力而广受欢迎。
更多有关 PyCaret 的信息，可以在官方 📘 GitHub;查看。
我们先通过 pip 安装 pycaret 工具库：
pip install pycaret
📌 FastAPI
FastAPI 是一个快速（高性能）的Web框架，主要特点是：
- 快速 ：非常高的性能，是目前可用的最快的 Python 框架之一 。
- 快速编码 ：将开发速度提高2到3倍。
- 简单 ：易于学习和使用。
更多有关 FastAPI 的信息，请查看官方 📘 GitHub。
我们也通过 pip 安装 fastapi：
pip install fastapi
💡 业务背景
本篇内容中涉及的案例来自达顿商学院（案例研究发表在 📘 哈佛商学院），案例中收集了 6000 颗钻石的数据，包括它们的价格和切工、颜色、形状等属性。
🏆 实战数据集下载（百度网盘）：公众号『ShowMeAI研究中心』回复『 实战』，或者点击 这里 获取本文 [13] 钻石价格预测的ML全流程！从模型构建调优道部署应用！ 『 pycaret-master 数据集』
⭐ ShowMeAI官方GitHub：https://github.com/ShowMeAI-Hub
💡 数据
我们在本篇内容中，使用钻石的克拉重量、切工、颜色和其他特征等属性来预测钻石的价格。 数据集可从 📘 此处;下载。
加载数据
from pycaret.datasets import get_data
data = get_data('diamond')
💡 探索性数据分析
我们先做一些快速数据分析和可视化来评估数据字段属性（重量、切工、颜色、净度等）与目标变量/标签 Price的关系。
绘制carat_weight和Price的散点图
import plotly.express as px
fig = px.scatter(x=data['Carat Weight'], y=data['Price'], facet_col = data['Cut'], opacity = 0.25, template = 'plotly_dark', trendline='ols', trendline_color_override = 'red', title = 'SARAH GETS A DIAMOND - A CASE STUDY')
fig.show()
我们绘制并了解一下目标变量 Price的分布。
绘制灰度图查看分布
fig = px.histogram(data, x=["Price"], template = 'plotly_dark', title = 'Histogram of Price')
fig.show()
可以从上图看出 Price是明显右偏分布的，对于有偏的分布，我们可以做一些数据变换以调整数据分布，比如对数变换，下面我们先用对数变换对 Price进行处理。
import numpy as np
构建一份数据备份
data_copy = data.copy()
log对数变换
data_copy['Log_Price'] = np.log(data['Price'])
绘制灰度图查看分布
fig = px.histogram(data_copy, x=["Log_Price"], title = 'Histgram of Log Price', template = 'plotly_dark')
fig.show()
大家可以明显看到，经过log变换后的数据分布，更加接近正态分布。
💡 数据准备
我们先导入PyCaret工具库，并做基本的设置。
初始化
from pycaret.regression import *
s = setup(data, target = 'Price', transform_target = True)
注意上面的 transform_target = True，PyCaret会对 Price字段使用 box-cox 变换，这个变换与对数转换是类似的，也能对有偏分布进行校正。
💡 模型选择&训练&调优
数据准备完毕后，我们使用模型对其进行训练，pycaret中最简单的方式是使用 compare_models函数，它使用交叉验证来训练和评估模型库中可用的模型，它的返回值是具有平均交叉验证分数的评分网格。 这个过程只需要下列简单代码：
对所有可用模型进行实验和评估
best = compare_models()
上图是最终的实验结果，我们可以看到，对所有模型使用 平均绝对误差 (MAE) 评估， CatBoost Regressor模型有最好的效果。
训练模型的预估结果残差
plot_model(best, plot = 'residuals_interactive')
输出特征重要度
plot_model(best, plot = 'feature')
💡 模型保存
我们把最优模型保存为 pickle 文件。
最佳模型
final_best = finalize_model(best)
存储模型
save_model(final_best, 'diamond-pipeline')
💡 模型部署
下面我们演示使用FastAPI框架快速构建模型服务，并提供实时预估的能力。
导入工具库
import pandas as pd
from pycaret.regression import load_model, predict_model
from fastapi import FastAPI
import uvicorn
构建app对象
app = FastAPI()
加载模型
model = load_model('diamond-pipeline')
定义预估函数
@app.post('/predict')
def predict(carat_weight, cut, color, clarity, polish, symmetry, report):
data = pd.DataFrame([[carat_weight, cut, color, clarity, polish, symmetry, report]])
data.columns = ['Carat Weight', 'Cut', 'Color', 'Clarity', 'Polish', 'Symmetry', 'Report']
predictions = predict_model(model, data=data)
return {'prediction': int(predictions['Label'][0])}
if __name__ == '__main__':
uvicorn.run(app, host='127.0.0.1', port=8000)
接下来可以通过终端命令行运行以下命令来运行这个服务，大家确保运行命令的路径和上述python脚本和以及模型存储pickle文件在同一位置。
uvicorn main:app --reload
命令执行完后，我们就在 localhost 上初始化 API 服务了，大家在浏览器上输入 http://localhost:8000/docs，会显示如下内容：
点击页面中绿色的 POST 按钮，它将打开一个像这样的表单：
点击右上角的『Try it out』 ，在表单填入一些值，然后点击『Execute』，我们会看到以下响应：
我们可以使用 python 的 requests 库测试一下，远程发起请求是否可以得到结果，如下图所示：
大家可以看看，我们通过传参的方式对模型服务发起请求，并得到返回结果。
参考资料
- 🏆 实战数据集下载（百度网盘）：公众号『ShowMeAI研究中心』回复『 实战』，或者点击这里; 获取本文[13] 钻石价格预测的ML全流程！从模型构建调优道部署应用！ 『 pycaret-master 数据集』
- ⭐ ShowMeAI官方GitHub：https://github.com/ShowMeAI-Hub
- 📘 PyCaret GitHub：https://www.github.com/pycaret/pycaret
- 📘 FastAPI GitHub：https://github.com/tiangolo/fastapi
- 📘 哈佛商学院 Sarah Gets a Diamond：https://hbsp.harvard.edu/product/UV0869-PDF-ENG
Original: https://www.cnblogs.com/showmeai/p/16567790.html
Author: ShowMeAI
Title: 钻石价格预测的ML全流程！从模型构建调优道部署应用！⛵
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