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Empacotar um modelo de Machine Learning

Neste exercício, você vai treinar um modelo LinearRegression do scikit-learn para prever o lucro de uma empresa unicórnio.

Você usará o Flavor integrado do scikit-learn no MLflow para empacotar o modelo. Você usará a função de auto logging do Flavor para registrar automaticamente métricas, parâmetros e o modelo no MLflow Tracking quando o estimador fit for chamado.

Este exercicio faz parte do curso

Introdução ao MLflow

Ver curso

Instruções do exercicio

  • Importe o Flavor sklearn do módulo mlflow.
  • Defina o Experimento como "Sklearn Model".
  • Use o auto logging do flavor para empacotar seu modelo.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# 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]]))
Editar e Executar Código