Model Registry からモデルを読み込む
この演習では、scikit-learn フレーバーを使って、MLflow Model Registry に登録されている最も安定した "Insurance" モデルをデプロイし、テストデータで予測を取得します。
このモデルは LogisticRegression を使って、保険請求が男性か女性かを予測します。ラベルは 1 または 0 です。まずモデルを読み込み、テストセット X_test を使って予測を行います。
MLflow モジュールはインポート済みです。
この演習はコースの一部です
MLflow 入門
演習の手順
- scikit-learn フレーバーを使い、Registry からモデルを取得するための規約に従ったモデル URI で、
"Insurance"モデルの"Production"バージョンを読み込みます。 - 読み込んだモデルを使って、学習時に使用した
train_test_splitのテストデータで予測を実行します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Load the Production stage of Insurance model using scikit-learn flavor
model = ____.____.____("____")
# Run prediction on our test data
____.____(____)