Machine Learning モデルをパッケージ化する
この演習では、scikit-learn の LinearRegression モデルを学習し、ある Unicorn Company の利益を予測します。
モデルのパッケージ化には、MLflow に組み込まれている scikit-learn フレーバーを使います。推定器の fit が呼び出されたときに、指標・パラメータ・モデルを MLflow Tracking に自動で記録できるフレーバーの自動ロギング機能を利用します。
この演習はコースの一部です
MLflow 入門
演習の手順
mlflowモジュールからsklearnフレーバーをインポートします。- 実験名を
"Sklearn Model"に設定します。 - フレーバーの自動ロギングを使って、モデルをパッケージ化します。
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。
# 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]]))