如何從mlflow概率得分為每個預測

[Zoumana]

我訓練模型,能夠得到批預測模型如下指定。但我想也為每個預測得分的概率。你有什麼主意嗎?

謝謝你！

logged_model = path_to_model

# PyFuncModel負載模型。

loaded_model = mlflow.pyfunc.load_model (logged_model)

#熊貓DataFrame預測。

熊貓作為pd導入

loaded_model.predict (pd.DataFrame(數據)

[Kaniz]

嗨@Syed Ghouri,你能粘貼錯誤堆棧嗎?

@Syed Ghouri,我建議你去經曆這些年代。O線程。請LMK如何。

[SyedGhouri · Accepted solution]

嗨@Kaniz開羅

錯誤的說‘PyFuncModel’對象沒有屬性“predict_proba”。

正如上麵顯示的,我用以下加載模型

loaded_model = mlflow.pyfunc.load_model (logged_model)和錯誤。

經曆mlflow文檔後,我改變了它

loaded_model = mlflow.sklearn.load_model (logged_model)和它工作正常。

現在一切都好。謝謝你的時間。

賽義德

[Kaniz]

嗨@Syed Ghouri,這將意味著很多如果你可以選擇“最佳答案”幫助別人找到正確答案更快。

這使得回答後出現問題,所以很容易找到在一個線程。

它還幫助我們馬克問題回答我們可以有更多的眼睛幫助別人有許多未解之謎。

我可以依靠你嗎?

[SyedGhouri]

嗨@Kaniz開羅

我看不到選項選擇“最佳答案”,但隨意做任何你認為可以幫助這個社區。

謝謝

賽義德

[Kaniz]

謝謝你的響應@Syed Ghouri !

我選擇了”最佳答案代表你的”。