使用ClearML实现Scikit-learn模型训练与可视化全流程记录-优快云博客

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使用ClearML实现Scikit-learn模型训练与可视化全流程记录

clearml ClearML - Auto-Magical CI/CD to streamline your ML workflow. Experiment Manager, MLOps and Data-Management 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cl/clearml

技术背景介绍

在机器学习项目开发过程中，模型训练过程的跟踪、结果的记录以及可视化展示是至关重要的环节。ClearML作为一个强大的机器学习实验管理工具，能够帮助我们自动化记录这些过程。本文将详细解析如何通过ClearML与Scikit-learn结合，完成一个完整的机器学习工作流，包括模型训练、持久化、加载和可视化。

环境准备与初始化

首先需要确保已安装必要的Python库：

scikit-learn：用于机器学习模型训练
joblib：用于模型序列化与持久化
matplotlib：用于数据可视化
clearml：用于实验管理

try:
    import joblib
except ImportError:
    from sklearn.externals import joblib

from sklearn import datasets
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from clearml import Task

ClearML任务初始化

在代码开始处初始化ClearML任务，这是整个实验记录的核心：

task = Task.init(project_name="examples", task_name="Scikit-learn joblib example")

这行代码会创建一个新的ClearML任务，所有后续的操作（包括模型参数、指标、图表等）都会被自动记录下来。project_name指定项目名称，task_name指定当前实验的名称。

数据准备与模型训练

我们使用经典的鸢尾花(Iris)数据集作为示例：

iris = datasets.load_iris()
X = iris.data  # 特征数据
y = iris.target  # 标签数据

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

接下来创建并训练逻辑回归模型：

model = LogisticRegression(solver='liblinear', multi_class='auto')
model.fit(X_train, y_train)

ClearML会自动记录模型的所有超参数（如solver、multi_class等）以及训练过程中的各项指标。

模型持久化与加载

使用joblib将训练好的模型序列化保存到文件：

joblib.dump(model, 'model.pkl', compress=True)

然后可以重新加载模型并进行评估：

loaded_model = joblib.load('model.pkl')
result = loaded_model.score(X_test, y_test)

ClearML会自动跟踪模型文件的保存和加载过程，确保实验的可复现性。

数据可视化

为了更直观地理解数据和模型表现，我们创建可视化图表：

# 设置绘图范围
x_min, x_max = X[:, 0].min() - .5, X[:, 0].max() + .5
y_min, y_max = X[:, 1].min() - .5, X[:, 1].max() + .5
h = .02  # 网格步长

# 创建网格
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h))

# 绘制散点图
plt.figure(1, figsize=(4, 3))
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, edgecolors='k', cmap=plt.cm.Paired)
plt.xlabel('Sepal length')
plt.ylabel('Sepal width')
plt.xlim(xx.min(), xx.max())
plt.ylim(yy.min(), yy.max())
plt.xticks(())
plt.yticks(())
plt.show()

ClearML会自动捕获并记录这些可视化图表，方便后续分析和比较。