文件名称：mlflow-sklearn分类
文件大小：1.14MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-18 04:30:54
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。