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演習

MLライフサイクルのためのMLprojectを作成する：Model Engineering

MLproject ファイルには複数のエントリポイントを含めることができます。これは、1つの MLproject ファイルで複数のエントリポイントを実行でき、単一の MLproject ファイルで複数ステップのワークフローを実行できることを意味します。

この演習では、model_engineering というエントリポイントを含む MLproject ファイルの冒頭部分を作成します。 このエントリポイントは、Logistic Regression モデルのハイパーパラメータである fit_intercept と n_jobs を受け取る Python スクリプトを実行します。 このモデルは、保険請求データから人物の性別を予測するために使用します。

指示

100 XP
  • MLライフサイクルの Model Engineering ステップ用に、model_engineering という名前のエントリポイントを作成します。
  • 1つ目のエントリポイント引数を n_jobs、2つ目を fit_intercept に設定します。
  • パラメータはコマンド内に配置します。