AI引擎Scikit_Learn0.18.1的运行环境怎么设置？ 在ModelArts的算法管理页面，创建算法时勾选“显示旧版镜像”，选择XGBoost-Sklearn引擎即可。 ModelArts创建算法操作请参见创建算法。 ModelArts创建训练作业操作请参见创建训练作业。

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0.1 scipy 1.10.1 scikit-learn 1.0.2 tornado 6.4 cmake cpp curl ffmpeg g++ gcc git grep python3 rpm tar unzip wget zip pytorch_2.1.0-cann_8.0.rc1-py_3

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建Notebook进行代码开发的功能，在训练作业提供创建大数据量训练任务的功能；用户在开发、训练流程中使用Scikit_Learn、XGBoost或Spark_MLlib引擎均可。 父主题： 一般性问题

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5.4 scikit-learn 0.24.0 tornado 6.1 mindinsight 1.7.0 cmake cpp curl ffmpeg g++ gcc git grep python3 rpm tar unzip wget zip 镜像二：tensorflow1.15-cann5

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本地导入的算法有哪些格式要求？ 欠拟合的解决方法有哪些？ 旧版训练迁移至新版训练需要注意哪些问题？ ModelArts训练好后的模型如何获取？ AI引擎Scikit_Learn0.18.1的运行环境怎么设置？ TPE算法优化的超参数必须是分类特征（categorical features）吗 模型可视化作业中各参数的意义？

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requests 2.27.1 scikit-image 0.17.2 scikit-learn 0.20.0 scipy

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数据准备 乳腺癌数据集从UCI获取，该数据集只包含连续类型特征，因此对所有特征使用Scikit-Learn的StandardScaler进行了归一化。为了模拟横向联邦学习场景，将数据集随机划分为三个大小类似的部分：（1）xx医院的训练集；（2）其他机构的训练集；（3）独立的测试集

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/home/work/predict/bin/run.sh Scikit_Learn python2.7（待下线） python3.6（待下线） python2.7以及python3.6的运行环境搭载的Scikit_Learn版本为0.18.1。 默认使用的Runtime为python2

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engines结构数组 引擎规格参数列表，如表4所示。 表4 engines属性列表说明 参数 参数类型 说明 engine_type integer 训练作业的引擎类型。 1：TensorFlow。 2：MXNet。 4：Caffe。 5：Spark_MLlib 6: Scikit

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模型版本。 model_type String 模型类型，取值为：TensorFlow/MXNet/Spark_MLlib/Scikit_Learn/XGBoost/MindSpore/Image/PyTorch。 model_size Long 模型大小，单位为字节数。 tenant

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模型训练简介 模型训练服务支持所有主流算法框架，如：Tensorflow， MXNet ，Caffe， Spark_MLlib，Scikit_Learn，XGBoost，PyTorch、Ascend-Powered-Engine等。提供CPU、GPU等多种计算资源，集成了基于开源

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模型版本。 model_type String 模型类型，取值为：TensorFlow/MXNet/Spark_MLlib/Scikit_Learn/XGBoost/MindSpore/Image/PyTorch。 model_size Long 模型大小，单位为字节数。 tenant

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此值为空。 model_type String 模型类型，取值为：TensorFlow/MXNet/Spark_MLlib/Scikit_Learn/XGBoost/MindSpore/Image/PyTorch。 model_size Long 模型大小，单位为字节数。 model_status

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/home/work/predict/bin/run.sh Scikit_Learn python2.7（待下线） python3.6（待下线） python2.7以及python3.6的运行环境搭载的Scikit_Learn版本为0.18.1。 默认使用的Runtime为python2

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7、python3.6只能用于运行适用于CPU的模型。 Scikit_Learn python2.7（待下线） python3.6（待下线） python2.7以及python3.6的运行环境搭载的Scikit_Learn版本为0.18.1。 默认使用的Runtime为python2

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端根据AI引擎创建容器，较耗时；本地Predictor部署较快，最长耗时10s，可用以测试模型，不建议进行模型的工业应用。 当前版本支持部署本地服务Predictor的AI引擎为：“XGBoost”、“Scikit_Learn”、“PyTorch”、“TensorFlow”和“S

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模型的类型，支持的格式有（"TensorFlow", "MXNet", "Caffe", "Spark_MLlib", "Scikit_Learn", "XGBoost", "Image", "PyTorch", "Template"，"Custom"）默认为TensorFlow。 是 str

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ai_engine String AI引擎类型，目前共有以下几种类型： TensorFlow PyTorch MindSpore XGBoost Scikit_Learn Spark_MLlib runtimes Array of strings 运行镜像，如pytorch_1.8.0-cuda_10

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为空。 model_type 是 String 模型类型，取值为：TensorFlow/MXNet/Spark_MLlib/Scikit_Learn/XGBoost/MindSpore/Image/PyTorch。 model_algorithm 否 String 模型算法，表示

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obs://fabric-job-test/test_output/output.txt 依赖库 填写依赖及版本。多个依赖需要换行填写。示例如下： scikit-learn==1.5.2 numpy==1.19.5 图2 创建Job配置示例 步骤四：运行Job Job定义完后，确认Job已选择可用的

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\"package_version\":\"0.2.1\",\"restraint\":\"EXACT\"},{\"package_name\":\"scikit-learn\",\"package_version\":\"0.19.1\",\"restraint\":\"EXACT\"}]}],\"hea

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