ПочатиПочніть безкоштовно

Запакуйте модель машинного навчання

У цій вправі ви натренуєте модель LinearRegression зі scikit-learn, щоб прогнозувати прибуток компанії-єдинорога.

Ви використаєте вбудований у MLflow flavor для scikit-learn, щоб запакувати модель. Ви застосуєте функцію автоматичного логування flavor'а, щоб автоматично фіксувати метрики, параметри та саму модель у MLflow Tracking під час виклику методу fit оцінювача.

Ця вправа є частиною курсу

Вступ до MLflow

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Імпортуйте flavor sklearn з модуля mlflow.
  • Встановіть експеримент на "Sklearn Model".
  • Використайте авто-логування з flavor, щоб запакувати вашу модель.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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]]))
Редагувати та запускати код