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Machine Learning 모델 패키징하기

이 연습 문제에서는 scikit-learn의 LinearRegression 모델을 학습해 Unicorn Company의 수익을 예측해 보겠습니다.

MLflow에 내장된 scikit-learn Flavor를 사용해 모델을 패키징할 거예요. fit 추정기가 호출될 때 Flavor의 auto logging 기능을 사용해 지표, 파라미터, 그리고 모델을 MLflow Tracking에 자동으로 기록합니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

MLflow 소개

강의 보기

연습 안내

  • mlflow 모듈에서 sklearn Flavor를 임포트하세요.
  • 실험(Experiment)을 "Sklearn Model"로 설정하세요.
  • Flavor의 auto logging을 사용해 모델을 패키징하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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]]))
코드 편집 및 실행