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scikit-learnによる特徴エンジニアリング

このページのノートブックの例は、特徴エンジニアリングのために Databricks で scikit-learn を使用する方法を示しています。

scikit-learn と Databricks の MLflow 統合を使用する

このノートブックは、データの読み込み、モデルのトレーニング、分散ハイパーパラメーターチューニング、およびモデルの推論の完全なエンドツーエンドの例を示しています。 また、 MLflow とモデルレジストリの使用方法も示します。

ワークスペースで Unity Catalog が有効になっている場合は、次のバージョンのノートブックを使用します。

scikit-learnMLflowで 統合を使用してDatabricks を使用するUnity Catalog ()

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scikit-learn と Databricks の MLflow 統合を使用する

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