16. Проанализировать все прогоны и выбрать модель, показывающую наилучшее качество.
16. Проанализировать все прогоны и выбрать модель, показывающую наилучшее качество.
Обучить эту модель на всей выборке (а не только на train-части), залогировать ее. В реестре моделей установить ей тэг `Production`. Эту модель мы будем деплоить в следующей лабораторной работе.
Обучить эту модель на всей выборке (а не только на train-части), залогировать ее. В реестре моделей установить ей тэг `Production`. Эту модель мы будем деплоить в следующей лабораторной работе.
17. Актуализировать файлы `requirements.txt` и `README.md`, `.gitignore`
17. Сохранить и закоммитить два скриншота из интерфейса mlflow с метриками качества и версиями зарегистрированной модели.
18. Отправить изменения на github. Сохранить на флешку или иным способом директорию `./mlflow`
18. Актуализировать файлы `requirements.txt` и `README.md`, `.gitignore`
19. Отправить изменения на github. Сохранить на флешку или иным способом директорию `./mlflow`
@ -238,9 +239,17 @@ mlflow.sklearn.log_model(...)
* файл `requirements.txt`
* файл `requirements.txt`
* список используемых столбцов
* список используемых столбцов
В реестре моделей установить ей тэг `Production`
В реестре моделей установить ей тэг `Production`
### 17.
### 17
Сохранить в папке `research` и закоммитить два скриншота из интерфейса mlflow:
* Скриншот всех прогонов и их графиков с метриками качества.