เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

Searching experiment results

MLflow makes it easy to query the results of your experiments, helping you track model performance and hyperparameters.

Let's examine your most recent experiment, finding the model with the lowest Mean Absolute Percentage Error (MAPE).

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Designing Forecasting Pipelines for Production

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • Search MLflow runs by the experiment_name.
  • Get the single best-performing model from all_results based on metrics.mape.
  • Print the subset of best_mape_model.

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

experiment_name = "hyperparameter_tuning"

# Search MLflow runs
all_results = mlflow.____(experiment_names=[____])

# Filter for the model with the best MAPE score
best_mape_model = all_results.____("metrics.mape").head(____)

# Print the model
print(____[["params.model_name", "metrics.mape"]])
แก้ไขและรันโค้ด