eland.ml.MLModel#

class eland.ml.MLModel(es_client: Union[str, List[str], Tuple[str, ...], Elasticsearch], model_id: str)#

由 Elasticsearch 管理的机器学习模型。（参见 https://elastic.ac.cn/guide/en/elasticsearch/reference/current/put-inference.html)

这些模型可以通过 Elastic ML 创建，或从支持的 Python 格式（如 scikit-learn 或 xgboost）转换并导入到 Elasticsearch 中。

此类的使用方法试图镜像标准的 Python 类。

__init__(es_client: Union[str, List[str], Tuple[str, ...], Elasticsearch], model_id: str)#

参数#

es_client: Elasticsearch 客户端参数

  • elasticsearch-py 参数或

  • elasticsearch-py 实例

model_id: str

在 Elasticsearch 中训练的推理模型的唯一标识符。

方法

__init__(es_client, model_id)

参数 es_client: Elasticsearch 客户端参数 elasticsearch-py 参数或 elasticsearch-py 实例

delete_model()

删除保存在 Elasticsearch 中的推理模型

exists_model()

检查模型是否已存在于 Elasticsearch 中

export_model()

将 Elastic ML 模型导出为 sklearn Pipeline。

import_ltr_model(es_client, model_id, model, ...)

将训练好的第三方模型转换为 Elasticsearch。

import_model(es_client, model_id, model, ...)

将训练好的第三方模型转换为 Elasticsearch。

predict(X)

使用存储在 Elasticsearch 中的训练模型进行预测。

属性

feature_names

model_type

results_field