在机器学习或数据科学领域，选择合适的模型来解决特定的问题是一项挑战。通常，需要导入所有库，调整参数，比较模型，然后使用不同的指标来检查模型性能，这个过程非常耗时。为了简化这一过程，Lazy Predict库应运而生。
Lazy Predict是一个优秀的Python库，它可以帮助半自动化地完成机器学习任务。它能够构建许多基础模型，而不需要编写大量代码，并且帮助理解哪些模型在没有参数调优的情况下表现更好。
要使用Lazy Predict，可以通过pip安装：
pip install lazypredict
以下是如何在问题陈述中使用Lazy Predict的示例。
使用乳腺癌数据集来预测一个人是否患有癌症。数据集包含30个特征，例如半径、纹理、周长等，以及良性（未患癌症）和恶性（患癌症）两类标签。
import lazypredict
from lazypredict.Supervised import LazyClassifier
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载数据集
data = load_breast_cancer()
X = data.data
y = data.target
# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=.5, random_state=123)
# 创建LazyClassifier对象
clf = LazyClassifier(verbose=0, ignore_warnings=True, custom_metric=None)
# 拟合数据
models, predictions = clf.fit(X_train, X_test, y_train, y_test)
print(models)
上述代码中，LazyClassifier返回了模型和预测值。模型指的是应用的所有模型及其一些指标，而预测值指的是所有预测结果ŷ。
from lazypredict.Supervised import LazyRegressor
from sklearn import datasets
from sklearn.utils import shuffle
import numpy as np
# 加载数据集
boston = datasets.load_boston()
X, y = shuffle(boston.data, boston.target, random_state=13)
offset = int(X.shape[0] * 0.9)
# 分割数据集
X_train, y_train = X[:offset], y[:offset]
X_test, y_test = X[offset:], y[offset:]
# 创建LazyRegressor对象
reg = LazyRegressor(verbose=0, ignore_warnings=False, custom_metric=None)
# 拟合数据
models, predictions = reg.fit(X_train, X_test, y_train, y_test)
print(models)