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Ein Modell für maschinelles Lernen verpacken

In dieser Übung trainierst du ein lineares Regressionsmodell von scikit-learn, um den Gewinn eines Einhorn-Unternehmens vorherzusagen.

Du wirst den in MLflow eingebauten scikit-learn Flavor verwenden, um das Modell zu verpacken. Du verwendest die Auto-Logging-Funktion von Flavor, um automatisch Metriken, Parameter und das Modell in MLflow Tracking zu protokollieren, wenn der Fit Estimator aufgerufen wird.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Einführung in MLflow

Kurs anzeigen

Anleitung zur Übung

  • Importiere das sklearn Flavor aus dem mlflow Modul.
  • Setze das Experiment auf "Sklearn Model".
  • Verwende das automatische Logging aus dem Flavor, um dein Modell zu verpacken.

Interaktive Übung zum Anfassen

Probieren Sie diese Übung aus, indem Sie diesen Beispielcode ausführen.

# 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]]))
Bearbeiten und Ausführen von Code