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Préparer un modèle d'apprentissage automatique

Dans cet exercice, vous entraînerez un modèle de régression linéaire à partir de scikit-learn pour prédire les bénéfices d'une entreprise de la Licorne.

Vous utiliserez la saveur scikit-learn intégrée à MLflow pour empaqueter le modèle. Vous utiliserez la fonction d'enregistrement automatique de Flavor pour enregistrer automatiquement les métriques, les paramètres et le modèle dans le cursus MLflow lorsque l'estimateur d'ajustement est appelé.

Cet exercice fait partie du cours

Introduction à MLflow

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Instructions

  • Importez la saveur sklearn à partir du module mlflow.
  • Réglez l'expérience sur "Sklearn Model".
  • Utilisez l'enregistrement automatique de la saveur pour emballer votre modèle.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# 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]]))
Modifier et exécuter le code