在 Azure Databricks 上使用 scikit-learn

此頁面提供如何使用 scikit-learn 套件在 Azure Databricks 中定型機器學習模型的範例。 scikit-learn 是適用於單一節點機器學習的最常用 Python 連結庫之一，並包含在 Databricks Runtime 和 Databricks Runtime ML 中。 如需叢集運行時間隨附的 scikit-learn 連結庫版本資訊，請參閱 Databricks Runtime 版本資訊 。

您可以 匯入這些筆記本， 並在 Azure Databricks 工作區中執行這些筆記本。

如需在 Azure Databricks 上快速開始使用的其他範例筆記本，請參閱 教學課程：開始使用 ML。

使用 scikit-learn 的基本範例

此筆記本提供 Azure Databricks 上機器學習模型定型的快速概觀。 它會使用 scikit-learn 套件來定型簡單的分類模型。 它也說明如何使用 MLflow 來追蹤模型開發程式，以及 使用 Hyperopt 來自動化超參數微調。

scikit-learn 分類筆記本

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在 Azure Databricks 上使用 scikit-learn 的端對端範例

此筆記本使用 scikit-learn 來說明載入數據、模型定型、分散式超參數微調和模型推斷的完整端對端範例。 它也說明使用 MLflow 模型登錄來記錄和註冊您的模型生命週期管理。

如果您的工作區已啟用 Unity 目錄，請使用此版本的筆記本：

在 Databricks 上使用 scikit-learn 與 MLflow 整合 （Unity 目錄）

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如果您的工作區未針對 Unity 目錄啟用，請使用此版本的筆記本：

在 Databricks 上使用 scikit-learn 與 MLflow 整合

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• 使用 MLflow 追蹤 scikit-learn 模型定型