Q&A
前提・実現したいこと
充電率予測（回帰問題）にpycaret(autoML)を使ってみようと思っています。
trainデータの特徴量: "SOC(目的変数)","name",その他、予測変数など
"name"が0-14の15種類に分かれており、"name"でグループ分けしたいと思っています。
どうすれば、GroupKFoldができるでしょうか？
該当のソースコード
python
1from pycaret.regression import * 2clf = setup(data=dataset, target="SOC", session_id=123) # 環境の初期化 3 4from pycaret.classification import compare_models 5best_model = compare_models(sort='RMSE') # 全てのモデルを訓練し、評価する
compare_modelsの引数にfold="GroupKFold..."みたいなことを書くんだと思いますが、具体的な記述がわかりません。
試したこと
該当しそうな公式ページをみましたが、よくわかりません。
Regression — pycaret 2.2.0 documentation
補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
エラーではないので省略します。
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