Python中创建新实验的MLflowcreate_experiment()方法解析

在Python中，MLflow提供了创建新实验的mlflow.create_experiment()方法。该方法用于创建一个新的实验，以便在该实验中跟踪和管理机器学习实验的结果。

mlflow.create_experiment()方法的语法如下：

mlflow.create_experiment(name, artifact_location=None)

参数说明：

- name：实验的名称。它是一个字符串，用于 标识实验。

- artifact_location：可选参数，实验结果存储的位置。它是一个字符串，用于指定将实验结果存储在哪个目录或存储后端。

mlflow.create_experiment()方法返回一个整数类型的实验ID，用于 标识该实验。

下面是一个使用mlflow.create_experiment()方法的示例：

import mlflow

# 创建一个新的实验
experiment_id = mlflow.create_experiment("新实验")

# 设置实验
mlflow.set_experiment("新实验")

# 在实验中跟踪代码
with mlflow.start_run():
    mlflow.log_param("参数1", 5)
    mlflow.log_metric("度量1", 0.88)

在上面的示例中，我们首先使用mlflow.create_experiment()方法创建了一个名为"新实验"的新实验，并将返回的实验ID存储在变量experiment_id中。

接下来，我们使用mlflow.set_experiment()方法设置当前的实验为"新实验"。

最后，我们使用with mlflow.start_run()将我们的代码包装在一个MLflow的运行环境中，以便在该运行环境中跟踪和记录实验结果。在这个运行环境中，我们使用mlflow.log_param()方法记录了一个名为"参数1"的参数值为5，使用mlflow.log_metric()方法记录了一个名为"度量1"的度量值为0.88。

这样，我们就成功地使用mlflow.create_experiment()方法创建了一个新的实验，并在该实验中跟踪和管理了我们的机器学习实验结果。