Uso de scikit-learn en Azure Databricks
En esta página se proporcionan ejemplos de cómo puede usar el paquete de scikit-learn para entrenar modelos de aprendizaje automático en Azure Databricks. scikit-learn es una de las bibliotecas de Python más populares para machine learning de un solo nodo y se incluye en Databricks Runtime y Databricks Runtime ML. Consulte Notas de la versión de Databricks Runtime para ver la versión de la biblioteca de scikit-learn que se incluye en el entorno de ejecución del clúster.
Puede importar estos cuadernos y ejecutarlos en el área de trabajo de Azure Databricks.
Para obtener cuadernos de ejemplo adicionales para empezar a trabajar rápidamente con Azure Databricks, consulte Tutoriales: Introducción a ML.
Ejemplo básico con scikit-learn
En este cuaderno se proporciona información general rápida sobre el entrenamiento del modelo de aprendizaje automático en Azure Databricks. Usa el paquete de scikit-learn para entrenar un modelo de clasificación simple. También muestra el uso de MLflow para realizar un seguimiento del proceso de desarrollo del modelo y hyperopt para automatizar el ajuste de hiperparámetros.
Cuaderno de clasificación de Scikit-learn
Ejemplo completo con scikit-learn en Azure Databricks
En este cuaderno se utiliza scikit-learn para ilustrar un ejemplo completo para ver cómo cargar datos, entrenar un modelo, ajustar hiperparámetros distribuidos e inferir modelos. También muestra la administración del ciclo de vida del modelo mediante el Registro de modelos de MLflow para registrar y registrar el modelo.