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연습 문제

Scikit-learn flavor와 평가

이 연습 문제에서는 분류 모델을 학습하고 성능을 평가해 봅니다. 이 모델은 Insurance Charges 데이터셋을 사용해 요금이 여성인지 남성인지에 따라 청구되었는지 분류합니다.

먼저 scikit-learn flavor를 사용해 모델을 MLflow Tracking에 로깅하고, 마지막에는 eval_data 데이터셋을 사용해 모델을 평가하겠습니다.

평가용 데이터셋은 eval_data로 준비되어 있으며, 모델은 lr_class라는 이름으로 학습되어 있습니다. eval_data는 학습 데이터가 sklearn의 train_test_split() 함수로 분할되면서 생성된 X_test와 y_test로 구성됩니다.

# Model
lr_class = LogisticRegression()
lr_class.fit(X_train, y_train)

mlflow 모듈은 이미 import되어 있습니다.

지침

100 XP
  • scikit-learn의 "built-in" flavor를 사용해 lr_class 모델을 로깅하세요.
  • mlflow 모듈의 evaluate() 함수를 호출하세요.
  • eval_data 데이터셋을 평가하고 대상 열은 "sex"로 지정하세요.