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Ein Machine-Learning-Modell paketieren

In dieser Übung trainierst du ein LinearRegression-Modell aus scikit-learn, um den Gewinn eines Unicorn-Unternehmens vorherzusagen.

Du verwendest den integrierten scikit-learn-Flavor von MLflow, um das Modell zu paketieren. Dabei nutzt du die Auto-Logging-Funktion des Flavors, um Metriken, Parameter und das Modell automatisch in MLflow Tracking zu protokollieren, sobald der Estimator mit fit aufgerufen wird.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Einführung in MLflow

Kurs anzeigen

Anleitung zur Übung

  • Importiere den sklearn-Flavor aus dem mlflow-Modul.
  • Setze das Experiment auf "Sklearn Model".
  • Verwende Auto-Logging des Flavors, um dein Modell zu paketieren.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Import Scikit-learn flavor
import mlflow.____

# Set the experiment to "Sklearn Model"
mlflow.____("____")

# Set Auto logging for Scikit-learn flavor 
____.____.____()

lr = LinearRegression()
lr.fit(X_train, y_train)

# Get a prediction from test data
print(lr.predict(X_test.iloc[[5]]))
Code bearbeiten und ausführen