如何使用PyCaret的create_model方法解决分类模型训练中的常见问题？

分类任务中的类别不平衡问题解析

在使用PyCaret的create_model方法构建分类模型时，数据集的类别分布不均衡是最常遇到的挑战之一。当某一类别的样本数量显著多于其他类别时，模型会表现出预测偏差，导致准确率虚高但召回率低下的典型症状。

问题现象识别

• 模型评估报告中F1-score呈现极端差异
• 混淆矩阵显示少数类预测完全失败
• ROC曲线AUC值出现明显波动

六种实战解决方案

1. 采样策略调整

from pycaret.classification import *
exp = setup(data, target='label', 
           fix_imbalance=True,  # 启用自动过采样
           fix_imbalance_method='smote')

2. 自定义权重调整

在create_model中通过class_weight参数实现：

lr = create_model('lr', 
                class_weight={0:1, 1:5})  # 少数类权重放大

3. 集成方法强化

性能优化进阶技巧

1. 结合tune_model进行超参数优化：

tuned_model = tune_model(lr, 
                        optimize='F1')

2. 使用blend_models集成多个基模型
3. 启用probability_threshold调整决策阈值

监控与验证体系

建议建立以下验证机制：

• 采用分层交叉验证确保样本分布
• 监控precision_recall_curve动态变化
• 使用check_metric进行多维度评估