install lazypredictを試してみた



https://x.com/miyashin_prg/status/1907048230380359931?s=46



```python
# Google Colabで必要なライブラリをインストール
!pip install lazypredict
!pip install scikit-learn

# 必要なライブラリをインポート
import lazypredict
from lazypredict.Supervised import LazyClassifier
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 乳がん診断データセットを読み込み
data = load_breast_cancer()
X = data.data
y = data.target

# データをトレーニングセットとテストセットに分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# LazyClassifierを使用してモデルを一括で学習・評価
clf = LazyClassifier(verbose=0, ignore_warnings=True, custom_metric=None)
models, predictions = clf.fit(X_train, X_test, y_train, y_test)

# モデル比較結果を表示
print(models)
```

### 解説：
1. **lazypredictのインストール**: `lazypredict`と`scikit-learn`ライブラリをGoogle Colabにインストールします。
2. **乳がん診断データセットの準備**: `sklearn.datasets`の`load_breast_cancer()`関数を使用して乳がん診断データセットを読み込みます。
3. **データの分割**: `train_test_split()`関数を使用して、データセットを訓練データ（70%）とテストデータ（30%）に分割します。
4. **LazyClassifierの利用**: `LazyClassifier`をインスタンス化し、学習と評価を行います。
5. **結果表示**: `models`に格納された結果を`print()`で表示し、各モデルの正解率などを比較します。

結果

Model                                                                           
LogisticRegression                 0.98               0.98     0.98      0.98   
Perceptron                         0.98               0.98     0.98      0.98   
LinearSVC                          0.98               0.98     0.98      0.98   
PassiveAggressiveClassifier        0.98               0.97     0.97      0.98   
SVC                                0.98               0.97     0.97      0.98   
ExtraTreesClassifier               0.98               0.97     0.97      0.98   
CalibratedClassifierCV             0.98               0.97     0.97      0.98   
XGBClassifier                      0.97               0.97     0.97      0.97   
AdaBoostClassifier                 0.97               0.97     0.97      0.97   
SGDClassifier                      0.96               0.97     0.97      0.97   
RandomForestClassifier             0.97               0.96     0.96      0.97   
QuadraticDiscriminantAnalysis      0.96               0.96     0.96      0.96   
BernoulliNB                        0.96               0.96     0.96      0.96   
LGBMClassifier                     0.96               0.96     0.96      0.96   
KNeighborsClassifier               0.96               0.95     0.95      0.96   
BaggingClassifier                  0.95               0.95     0.95      0.95   
DecisionTreeClassifier             0.94               0.94     0.94      0.94   
RidgeClassifierCV                  0.95               0.94     0.94      0.95   
LinearDiscriminantAnalysis         0.95               0.94     0.94      0.95   
RidgeClassifier                    0.95               0.94     0.94      0.95   
LabelSpreading                     0.94               0.94     0.94      0.94   
LabelPropagation                   0.94               0.94     0.94      0.94   
NuSVC                              0.94               0.93     0.93      0.94   
GaussianNB                         0.94               0.93     0.93      0.94   
NearestCentroid                    0.94               0.93     0.93      0.94   
ExtraTreeClassifier                0.89               0.90     0.90      0.90   
DummyClassifier                    0.63               0.50     0.50      0.49   

                               Time Taken  
Model                                      
LogisticRegression                   0.07  
Perceptron                           0.03  
LinearSVC                            0.11  
PassiveAggressiveClassifier          0.06  
SVC                                  0.05  
ExtraTreesClassifier                 0.42  
CalibratedClassifierCV               0.12  
XGBClassifier                        0.68  
AdaBoostClassifier                   0.41  
SGDClassifier                        0.05  
RandomForestClassifier               1.32  
QuadraticDiscriminantAnalysis        0.07  
BernoulliNB                          0.05  
LGBMClassifier                       0.59  
KNeighborsClassifier                 0.06  
BaggingClassifier                    0.13  
DecisionTreeClassifier               0.04  
RidgeClassifierCV                    0.32  
LinearDiscriminantAnalysis           0.09  
RidgeClassifier                      0.08  
LabelSpreading                       0.08  
LabelPropagation                     0.19  
NuSVC                                0.12  
GaussianNB                           0.03  
NearestCentroid                      0.06  
ExtraTreeClassifier                  0.06  
DummyClassifier                      0.04