注册新模型
MLflow Model Registry 也可以在训练运行期间注册模型。这很有用，因为它可以在同一个函数中完成模型的记录与注册。
在本练习中，您将使用 scikit-learn 风格，在模型记录到 MLflow Tracking 时，将模型注册到 Model Registry。随后，您将搜索 Model Registry，确认模型已成功注册。
该模型将与已在 "Insurance" 训练数据上训练并注册的模型并列注册。模型已训练完毕，并存放在变量 lr 中。搜索 Model Registry 时，MLflowClient() 的实例已赋给 client，并且筛选字符串已生成为 insurance_filter_string。
本练习是课程的一部分
MLflow 入门
练习说明
- 使用 scikit-learn 风格将模型
lr注册到"Insurance"。 - 使用
client搜索 Model Registry，确认模型已完成注册。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Log the model using scikit-learn flavor
____.____.____(____, "model", ____="____")
insurance_filter_string = "name = 'Insurance'"
# Search for Insurance models
print(____.____(____=____))