Erste Schritte mit scikit-learn in Azure Databricks

In diesem 10-minütigen Tutorial wird Das maschinelle Lernen in Databricks vorgestellt. Es verwendet Algorithmen aus dem beliebten Machine Learning-Paket scikit-learn zusammen mit MLflow zum Nachverfolgen des Modellentwicklungsprozesses und Hyperopt, um die Hyperparameteroptimierung zu automatisieren.

Requirements (Anforderungen)

Databricks Runtime 7.0 ML oder höher.

Beispielnotebooks

Wenn Sie Databricks Runtime 7.3 LTS ML oder höher verwenden, empfiehlt Databricks die Verwendung der automatischen MLflow-Logging, wie in diesem Notebook veranschaulicht.

Erste Schritte mit scikit-learn und MLflow autologging notebook

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Sie können das folgende Notebook mit Databricks Runtime 7.0 ML oder höher verwenden. Dieses Notebook verwendet die manuelle MLflow-Protokollierung, um die Modellentwicklung nachzuverfolgen.

Erste Schritte mit scikit-learn notebook

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