AutoML mit PyCaret: So erstellen Sie schnell Prototypen für Klassifikationsmodelle

Jedes Data-Science-Projekt beginnt mit derselben, oft unterschätzten Frage: Wo fängt man eigentlich an? Die Antwort ist fast immer: beim Datensatz. Bevor ein Machine-Learning-Algorithmus zum Einsatz kommt, muss man die Daten verstehen — inhaltlich wie explorativ. Wie sehen sie aus? Wie ist die Verteilung? Gibt es Auffälligkeiten? Dieser Schritt ist keine Pflichtübung, sondern die Grundlage für jede spätere Entscheidung. In diesem Artikel gehe ich den vollständigen Workflow an einem konkreten Beispiel durch: von der Explorativen Datenanalyse (EDA) über die Datenaufbereitung bis zum Prototyping mit AutoML. Mit PyCaret – einem Tool, das verschiedene Algorithmen automatisch vergleicht – lässt sich schnell herausfinden, welcher Ansatz am besten zu den Daten passt.