ตั้งค่าการเทรนโมเดลด้วย CML

ในแบบฝึกหัดนี้ คุณจะใช้ CML GitHub Action เพื่อเทรน Random Forest Classifier สำหรับพยากรณ์ปริมาณน้ำฝน CML คือ GitHub Action ที่ช่วยสร้างรายงานสำหรับการทดลอง ML โดยอัตโนมัติ

การเทรนจะเริ่มทำงานเมื่อเปิด PR เข้า branch main จะได้ทำงานกับชุดข้อมูลสภาพอากาศต่อเนื่อง โดยไฟล์ preprocess_dataset.py มีฟังก์ชันช่วยสำหรับการเตรียมข้อมูลเหมือนเดิม

ผลลัพธ์จากการรัน train.py คือไฟล์ metrics.json ที่เก็บค่า metrics ของโมเดล และไฟล์ confusion_matrix.png ที่เป็นกราฟ confusion matrix

ภารกิจคือเติมโค้ดใน .github/workflows/train_cml.yaml ที่เตรียมไว้ให้ครบ เพื่อกำหนดขั้นตอนการเทรนโมเดลในระดับสูง

หมายเหตุ: ใช้ python3 แทน python ในการรันสคริปต์ Python