从 Model Registry 加载模型
在本练习中，您将使用 scikit-learn 风格，从 MLflow Model Registry 部署最稳定的 "Insurance" 模型，然后用测试数据从该模型获取预测结果。
该模型使用 LogisticRegression 来预测保险理赔申请者的性别（男性或女性），标签分别为 1 或 0。您将加载模型，并使用名为 X_test 的测试集进行预测。
已导入 MLflow 模块。
本练习是课程的一部分
MLflow 入门
练习说明
- 使用 scikit-learn 风格，按从 Registry 获取模型的约定，将模型 URI 指向
"Insurance"模型的"Production"版本并加载。 - 使用已加载的模型，对训练期间通过
train_test_split得到的测试数据运行预测。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Load the Production stage of Insurance model using scikit-learn flavor
model = ____.____.____("____")
# Run prediction on our test data
____.____(____)