Question

我遵循了有关使用SageMaker的Amazon教程，并用它在教程（https://aws.amazon.com/getting-started/tutorials/build-train-deploy-machine-learning-model-sagemaker/）中创建模型。

这是我第一次使用SageMaker，所以我的问题可能很愚蠢。

您实际上如何查看它创建的模型？我希望能够看到a）使用参数等创建的最终公式。b）绘制因子的图形等，就好像我正在审查GLM一样。

谢谢。

Answer 1

如果您遵循SageMaker教程，则必须已经训练了XGBoost模型。 SageMaker将模型工件放置在您拥有的存储桶中，在AWS SageMaker控制台中检查输出S3的位置。

有关XGBoost的更多信息，您可以查看AWS SageMaker文档https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/xgboost.html#xgboost-sample-notebooks和示例笔记本，例如https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/blob/master/introduction_to_amazon_algorithms/xgboost_abalone/xgboost_abalone.ipynb

要使用SageMaker生成的XGBoost工件，请查看官方文档，其中包含以下代码：

# SageMaker XGBoost uses the Python pickle module to serialize/deserialize 
# the model, which can be used for saving/loading the model.
# To use a model trained with SageMaker XGBoost in open source XGBoost
# Use the following Python code:

import pickle as pkl 
model = pkl.load(open(model_file_path, 'rb'))
# prediction with test data
pred = model.predict(dtest)

Sagemaker入门指南

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