打包一个机器学习模型
在本练习中，您将使用 scikit-learn 训练一个 LinearRegression 模型，用于预测一家独角兽公司的利润。
您将使用 MLflow 内置的 scikit-learn Flavor 来打包该模型。当调用拟合估计器时，您将使用该 Flavor 的自动记录功能，将指标、参数以及模型自动记录到 MLflow Tracking。
本练习是课程的一部分
MLflow 入门
练习说明
- 从
mlflow模块中导入sklearnFlavor。 - 将实验设置为
"Sklearn Model"。 - 使用该 Flavor 的自动记录功能来打包您的模型。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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]]))