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Una guía completa de codificación de un extremo a otro para el seguimiento de experimentos de MLflow, la optimización de hiperparámetros, la evaluación de modelos y la implementación de modelos en vivo

mejor_C = mejor best_solver = mejor final_pipe = Tubería () con mlflow.start_run(run_name=”final_model_run”) como final_run: final_pipe.fit(X_train, y_train) proba = final_pipe.predict_proba(X_test) pred = (proba >= 0.5).astype(int) metrics = { “test_auc”: float(roc_auc_score(y_test, proba)),…

[In-Depth Guide] La canalización completa CTGAN + SDV para datos sintéticos de alta fidelidad

metadata_dict = metadata.to_dict() diagnostic = DiagnosticReport() diagnostic.generate(real_data=real, Synthetic_data=synthetic_sdv, metadata=metadata_dict, verbose=True) print(“Puntuación de diagnóstico:”, diagnostic.get_score()) calidad = QualityReport() calidad.generate(real_data=real, Synthetic_data=synthetic_sdv, metadata=metadata_dict, verbose=True) print(“Nivel de calidad:”, calidad.get_score()) def show_report_details(report, title): print(f”\n===== {title}…