使用说明 0.克隆这个github仓库 创建一个新的CML项目,然后在“ git”选项卡中输入以下URL: : 1.打开一个工作台编辑器会话并运行00_bootstrap.py 此步骤将创建和预填充具有历史客户交互的Spark Table。 数据包含过去的客户交互。 转换属性是二进制分类器的目标。 我们希望根据市场报价来预测客户是否会购买。 2.打开Jupyter Notebooks会话并运行01_ModelDevelopment.ipynb 该笔记本是数据科学家的开发领域。 这是他/她研究和调整模型的地方。 请注意,未对分类器进行调整或评估是否存在偏差/过度拟合。 您可以选择在其他会话或实验中执行此操作。 该笔记本将PySpark管道和模型对象输出到Cloud Storage。 与每个元数据相关的元数据都保存在sqlite3表中。 3.创建一个CML作业并运行01_Dat