【文件属性】：
文件名称：mlflow-sklearn分类
文件大小：1.14MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-02-26 10:44:14
Python
用于XGBoost和Scikit学习模型的MLFlow模型
该回购包含用于通过MLFlow训练和提供以下三个分类模型的代码，这些模型针对相同的数据进行训练。 然后，将经过训练的模型保存在它们各自的实验位置下，可以通过MLFlow GUI对其进行查看。 管理员可以选择一个或多个他们要用作推论的模型。
随机森林（RF）
XGBoost（XGB）
逻辑回归（LR）
在本地计算机上运行此步骤的步骤（在Ubuntu 18.04上进行了测试）
在本地计算机上运行此步骤的步骤如下：
设置
将此仓库克隆到本地计算机
cd进入克隆目录
将名为“ final.csv”的数据csv文件复制到数据文件夹中
运行命令bash script.sh setmeup
如果上述命令有任何错误，请运行步骤6和7，然后执行下一步，即“创建并激活anaconda环境”，否则跳过它们
确保已在计算机中安装了conda。