Хранилище признаков с помощью Feast
Для эффективной разработки на протяжении всего жизненного цикла машинного обучения важно вести подробный и полный учёт ресурсов. Хранилища признаков и реестры моделей — примеры полезных инструментов для записи ресурсов на этапах до обучения и во время обучения модели. В этом упражнении вы реализуете хранилище признаков с помощью Feast. Предопределённый объект patient типа Entity, а также признаки cp, thalach, ca и thal уже загружены для вас. ValueType, FeatureStore и FileSource импортированы из feast. Также импортирован heart_disease_df.
Это упражнение является частью курса
Сквозное машинное обучение
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
heart_disease_df.to_parquet("heart_disease.parquet")
# Point File Source to the saved file
data_source = ____(
path=____,
event_timestamp_column="timestamp",
created_timestamp_column="created",
)