Udostępnij za pośrednictwem


Korzystanie z biblioteki scikit-learn w usłudze Azure Databricks

Ta strona zawiera przykłady użycia scikit-learn pakietu do trenowania modeli uczenia maszynowego w usłudze Azure Databricks. scikit-learn jest jedną z najpopularniejszych bibliotek języka Python do uczenia maszynowego z jednym węzłem i jest zawarta w środowisku Databricks Runtime ML. Zobacz Informacje o wersji środowiska Databricks Runtime, aby zapoznać się z wersją biblioteki scikit-learn dołączoną do środowiska uruchomieniowego klastra.

Możesz zaimportować te notesy i uruchomić je w obszarze roboczym usługi Azure Databricks.

Aby uzyskać dodatkowe przykładowe notesy, aby szybko rozpocząć pracę w usłudze Azure Databricks, zobacz Samouczki: rozpoczynanie pracy ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym.

Podstawowy przykład użycia biblioteki scikit-learn

Ten notes zawiera krótkie omówienie trenowania modelu uczenia maszynowego w usłudze Azure Databricks. Używa scikit-learn pakietu do trenowania prostego modelu klasyfikacji. Ilustruje również użycie biblioteki MLflow do śledzenia procesu tworzenia modelu i Optuna w celu zautomatyzowania dostrajania hiperparametrów.

Jeśli obszar roboczy jest włączony dla wykazu aparatu Unity, użyj tej wersji notesu:

notes klasyfikacji biblioteki scikit-learn (wykaz aparatu Unity)

Pobierz notes

Jeśli obszar roboczy nie jest włączony dla wykazu aparatu Unity, użyj tej wersji notesu:

Notes klasyfikacji biblioteki scikit-learn

Pobierz notes

Pełny przykład użycia biblioteki scikit-learn w usłudze Azure Databricks

W tym notesie użyto biblioteki scikit-learn, aby zilustrować kompletny przykład ładowania danych, trenowania modelu, dostrajania rozproszonych hiperparametrów i wnioskowania modelu. Przedstawia również zarządzanie cyklem życia modelu przy użyciu rejestru modeli MLflow w celu rejestrowania i rejestrowania modelu.

Jeśli obszar roboczy jest włączony dla wykazu aparatu Unity, użyj tej wersji notesu:

Korzystanie z biblioteki scikit-learn z integracją biblioteki MLflow w usłudze Databricks (Wykaz aparatu Unity)

Pobierz notes

Jeśli obszar roboczy nie jest włączony dla wykazu aparatu Unity, użyj tej wersji notesu:

Korzystanie z biblioteki scikit-learn z integracją biblioteki MLflow w usłudze Databricks

Pobierz notes