1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Úvod do MLflow
Connected

cvičení

Scikit-learn flavor a vyhodnocení modelu

V tomto cvičení natrénuješ klasifikační model a vyhodnotíš jeho výkon. Model využívá dataset Insurance Charges k tomu, aby klasifikoval, zda se pojistné náklady týkají ženy nebo muže.

Začneme zalogováním modelu do MLflow Tracking pomocí scikit-learn flavoru a zakončíme vyhodnocením modelu na datasetu eval_data.

Evaluační dataset je připraven jako eval_data a model je natrénován pod názvem lr_class. Dataset eval_data se skládá z X_test a y_test, přičemž trénovací data byla rozdělena pomocí funkce train_test_split() z knihovny sklearn.

# Model
lr_class = LogisticRegression()
lr_class.fit(X_train, y_train)

Modul mlflow je již naimportován.

Pokyny

100 XP
  • Zaloguj model lr_class pomocí scikit-learn "built-in" flavoru.
  • Zavolej funkci evaluate() z modulu mlflow.
  • Vyhodnoť dataset eval_data a jako cílový sloupec zadej "sex".