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