НачатьНачать бесплатно

Упаковка модели машинного обучения

В этом упражнении вы обучите модель LinearRegression из scikit-learn для предсказания прибыли компании Unicorn.

Вы воспользуетесь встроенным флейвором scikit-learn в MLflow, чтобы упаковать модель. Функция автоматического логирования этого флейвора позволит автоматически фиксировать метрики, параметры и саму модель в MLflow Tracking при вызове обученного оценщика.

Это упражнение является частью курса

Введение в MLflow

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Импортируйте флейвор sklearn из модуля mlflow.
  • Задайте название эксперимента: "Sklearn Model".
  • Используйте автоматическое логирование из флейвора для упаковки модели.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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]]))
Редактировать и запускать код