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Jupyter Notebook上で学習〜デプロイ
7.
モデル準備
a. sess = sagemaker.Session()
b. xgb = sagemaker.estimator.Estimator(xgboost_container,role, instance_count=1,
instance_type='ml.m4.xlarge',output_path='s3://{}/{}/output'.format(bucket_name,
prefix),sagemaker_session=sess)
c. xgb.set_hyperparameters(xxxx)
8.
モデル学習
a.
xgb.fit({'train': s3_input_train})
9. デプロイ
a. xgb_predictor = xgb.deploy(initial_instance_count=1,instance_type='ml.m4.xlarge')
10. テストデータに対して推論
a. predictions = xgb_predictor.predict(test_data_array).decode('utf-8')