Python 有没有一种方法可以使用MLflow记录数据集的描述性统计信息？

有没有一种方法可以使用MLflow记录数据集的描述性统计信息？如果有，请分享详细信息？

一般来说，您可以使用mlflow\u log\u artifact（）函数记录代码的任意输出。发件人：

mlflow.log\u工件（本地路径，工件路径=无） 将本地文件或目录记录为当前活动运行的工件

参数：
local_path–要写入的文件的路径。 artifact_path–如果提供，则为artifact_uri中要写入的目录

例如，假设您的统计数据位于pandas数据框中，

stat\u df

## Write csv from stats dataframe
stat_df.to_csv('dataset_statistics.csv')

## Log CSV to MLflow
mlflow.log_artifact('dataset_statistics.csv')

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这将显示在跟踪UI中此MLflow运行的工件部分下。如果您进一步浏览文档，您将看到您还可以记录整个目录和其中的对象。通常，MLflow为您提供了很大的灵活性—您可以使用MLflow跟踪写入文件系统的任何内容。当然，这并不意味着你应该。：）

我想应该是：mlflow.log\u artifacts（'dataset\u statistics.csv'）感谢您提供详细的解释