แพ็กเกจโมเดล Machine Learning
ในแบบฝึกหัดนี้ จะได้ฝึกโมเดล LinearRegression จาก scikit-learn เพื่อพยากรณ์กำไรของบริษัท Unicorn
จะใช้ scikit-learn Flavor ที่มีอยู่ใน MLflow เพื่อแพ็กเกจโมเดล โดยใช้ฟังก์ชัน auto logging ของ Flavor เพื่อบันทึก metrics, parameters และโมเดลไปยัง MLflow Tracking โดยอัตโนมัติเมื่อมีการเรียกใช้ fit estimator
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
MLflow เบื้องต้น
คำแนะนำการฝึกหัด
- นำเข้า
sklearnFlavor จากโมดูลmlflow - กำหนด Experiment เป็น
"Sklearn Model" - ใช้ auto logging จาก Flavor เพื่อแพ็กเกจโมเดล
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# 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]]))