在 Azure Databricks 上使用 scikit-learn

本页举例说明如何使用 scikit-learn 包在 Azure Databricks 中训练机器学习模型。 scikit-learn 是用于单节点机器学习的最常用 Python 库之一,包含在 Databricks Runtime 和 Databricks Runtime ML 中。 请参阅 Databricks Runtime 发行说明,了解群集运行时随附的 scikit-learn 库版本。

可以导入这些笔记本并在 Azure Databricks 工作区中运行它们。

有关在 Azure Databricks 上快速入门的其他示例笔记本,请参阅教程:ML 入门

使用 scikit-learn 的基本示例

此笔记本提供有关 Azure Databricks 上的机器学习模型训练的简要概述。 它使用 scikit-learn 包来训练简单的分类模型。 它还说明了如何使用 MLflow 跟踪模型开发过程,以及如何使用 Hyperopt 自动执行超参数优化。

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有关在 Azure Databricks 上使用 scikit-learn 的端到端示例

此笔记本使用 scikit-learn 演示了一个完整的端到端示例,涉及加载数据、模型训练、分布式超参数优化和模型推理。 它还演示了使用 MLflow 模型注册表记录和注册模型的模型生命周期管理。

将 scikit-learn 与 MLflow 集成笔记本结合使用

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