建立从数据采样到模型导出的自动化工作流
本教程演示如何建立一个端到端的机器学习工作流,包括数据预处理、模型训练、模型分析等步骤。本教程使用的机器学习应用样例是一个二分类问题,根据乘客搭乘出租车的位置、路程、用时等特征数据预测乘客是否会付小费。
准备工作
- 完成教程创建存在依赖关系的工作流。
- 成为一个项目的管理员或成员。
运行示例
请按照使用方法准备环境,然后前往本教程对应的示例,参照其 README 文档运行。
查看运行结果
成功创建 WorkflowRun 之后,进入工作流控制台的 WorkflowRun 列表页面,可以看到名为 taxi-tips-prediction-run-75v60 的 WorkflowRun 正在运行:

点击该名称 进入详情页面,可以看到刚才创建的 WorkflowRun 的详细运行状态:

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