CML का उपयोग करके मॉडल प्रशिक्षण सेटअप करें

इस अभ्यास में, आप CML GitHub Action का उपयोग करके बारिश की भविष्यवाणी करने के लिए एक Random Forest Classifier प्रशिक्षित करेंगे। CML एक GitHub Action है जो ML प्रयोगों के लिए रिपोर्ट जनरेट करने की प्रक्रिया को सरल बनाता है।

प्रशिक्षण तब ट्रिगर होगा जब आप main ब्रांच के खिलाफ एक PR खोलेंगे। आप मौसम वाले डेटासेट पर ही काम जारी रखेंगे; preprocess_dataset.py फ़ाइल में पहले की तरह डेटासेट को प्री-प्रोसेस करने के लिए हेल्पर फंक्शन हैं।

train.py चलाने से आउटपुट में metrics.json फ़ाइल (जिसमें मॉडल मेट्रिक्स हैं) और confusion_matrix.png फ़ाइल (जिसमें confusion matrix का प्लॉट है) बनती हैं।

आपका कार्य है कि स्कैफोल्ड की गई .github/workflows/train_cml.yaml फ़ाइल को पूरा करें ताकि एक हाई-लेवल मॉडल प्रशिक्षण फ़्लो तैयार हो जाए।

नोट: Python स्क्रिप्ट चलाने के लिए python की जगह python3 का उपयोग करें।