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演習

MLライフサイクルのためのMLprojectを作成する：モデル評価

この演習では、MLライフサイクルの各ステップを管理するために、MLproject ファイルの作成を続けます。新たに model_evaluation というエントリーポイントを作成します。ワークフロー上のこのステップは、model_engineering ステップの出力である run_id を受け取り、Insurance データセットの学習データを使ってモデル評価を実行します。

IPython Shell で print(MLproject) を実行すると、現在の MLproject ファイルを表示できます。

指示

100 XP
  • model_evaluation というエントリーポイントを作成します。
  • run_id のパラメータを設定します。
  • コマンド内でこのパラメータを使用します。