получить идентификатор запуска для эксперимента mlflow с именем?

В настоящее время я создал эксперимент в mlflow и выполнил несколько запусков эксперимента.

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import mlflow

experiment_name="experiment-1"
mlflow.set_experiment(experiment_name)

no_of_trees=[100,200,300]
depths=[2,3,4]
for trees in no_of_trees:
    for depth in depths:
        with mlflow.start_run() as run:
            model=RandomForestRegressor(n_estimators=trees, criterion='mse',max_depth=depth)
            model.fit(x_train, y_train)
            predictions=model.predict(x_cv)
            mlflow.log_metric('rmse',mean_squared_error(y_cv, predictions))

после создания прогонов я хотел получить лучший run_id для этого эксперимента. на данный момент я могу получить лучший результат, посмотрев на пользовательский интерфейс mlflow, но как мы можем сделать программу правильной?


python mlflow
person Ravi    schedule 16.12.2020    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
5
arrow_downward

мы можем получить идентификатор эксперимента из имени эксперимента, и мы можем использовать API Python для получения наилучших результатов.

experiment_name = "experiment-1"
current_experiment=dict(mlflow.get_experiment_by_name(experiment_name))
experiment_id=current_experiment['experiment_id']

Используя идентификатор эксперимента, мы можем получить все прогоны и отсортировать их по показателям, как показано ниже. В приведенном ниже коде rmse - это мое имя метрики (поэтому оно может отличаться для вас в зависимости от имени метрики)

df = mlflow.search_runs([experiment_id], order_by=["metrics.rmse DESC"])
best_run_id = df.loc[0,'run_id']
person Ravi    schedule 16.12.2020