12、机器学习模型训练与推理全流程解析

机器学习模型训练与推理全流程解析

1. 模型解释与导出

1.1 模型解释结果

在进行模型预测时，预测结果为收入大于 50K。但未找到满足 0.95 精度约束的结果，因此返回了最佳的非合格结果。其锚点条件如下：
- 资本损失大于 0.00
- 关系为丈夫
- 婚姻状况为已婚
- 年龄大于 37.00
- 种族为白人
- 国家为美国
- 性别为男性

该锚点的精度为 0.71，覆盖率为 0.05。由于数据集不平衡（高收入者与低收入者比例约为 25:75），在采样阶段，低收入者对应的特征范围会被过度采样，导致未找到锚点。不过，这也能指出数据集的不平衡问题，可通过生成平衡数据集来解决，从而为两类数据都找到锚点。

1.2 模型导出

为了使用创建的模型进行服务，需要将模型导出。可以使用 Scikit-learn 的功能来完成，示例代码如下：

dump(clf, '/tmp/job/income.joblib')

此代码将模型以 Scikit-learn 格式导出，可被 Scikit-learn 服务器用于推理。

1.3 集成到管道

无论使用哪种基于 Python 的机器学习库，如果没有对应的操作符，可正常编写代码并将其容器化。可以使用 file_output 将生成的模型上传到工件跟踪系统，也可以使用持久卷机制。

2. 模型推理概述

模型推理包