在跨验证的mlflow中存储多个度量

Question

我有一个逻辑回归模型，我正在执行一个重复的k折叠交叉验证，我想知道在mlfflow跟踪api中跟踪产生的度量的正确方法。

exp = mlflow.set_experiment("all_models_repeated_cross_validation_roc_auc")
with mlflow.start_run(experiment_id=exp.experiment_id):
    rkf = RepeatedKFold(n_splits=5, n_repeats=10, random_state=random_state)
    scoring = make_scorer(roc_auc_score, needs_proba=False, multi_class="ovr")
    lr_scores = cross_val_score(lr, X_train, y_train, scoring=scoring, cv=rkf)
    # log all the 50 metrics in mlfflow tracking api

用mlflow做这件事的正确方法是什么？它是作为艺术品储存的吗？

Answer 1

log_metric不能存储整个值数组。一个选项实际上是将其存储为工件，并将其与模型相关联，另一个选项是使用步骤参数将其存储为度量，以索引第一折中的值。