Le suivi d'expériences enregistre, pour chaque entraînement, les paramètres, les métriques, les données utilisées, la version du code et les artefacts produits. Il permet de comparer les essais, de retrouver comment un modèle a été obtenu et de reproduire un résultat. MLflow est un outil courant pour cela.
Exemple
mlflow.log_param('max_depth', 6)
mlflow.log_metric('f1', 0.81)