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Model Registry에서 모델 불러오기

이 연습에서는 scikit-learn flavor를 사용해 MLflow Model Registry에서 가장 안정적인 "Insurance" 모델을 배포하고, 테스트 데이터를 이용해 모델의 예측 값을 얻어 보겠습니다.

이 모델은 LogisticRegression을 사용하여 보험 청구가 남성 또는 여성인지(레이블 1 또는 0)를 예측합니다. 모델을 불러온 뒤, X_test라는 테스트 세트로 예측을 수행할 거예요.

MLflow 모듈은 이미 임포트되어 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

MLflow 소개

강의 보기

연습 안내

  • scikit-learn flavor로, Registry에서 모델을 가져오는 규칙에 따른 model URI를 사용하여 "Insurance" 모델의 "Production" 버전을 불러오세요.
  • 불러온 모델을 사용해, 모델 학습 시 사용했던 train_test_split의 테스트 데이터에 대해 예측을 수행하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Load the Production stage of Insurance model using scikit-learn flavor
model = ____.____.____("____")

# Run prediction on our test data
____.____(____)
코드 편집 및 실행