Partie 6 - checkpoint post appli22 : problème de logging du modèle sur MLFlow

[Lagaims]

Dans le script train.py, la ligne 243 mlflow.sklearn.log_model(pipe, "model") log le pipeline

pipe = Pipeline(
    steps=[
        ("preprocessor", preprocessor),
        ("classifier", RandomForestClassifier(random_state=42)),
    ]
)

et non

search = GridSearchCV(
        estimator=pipe,
        param_grid=param_grid,
        scoring="accuracy",
        cv=cv,
        verbose=1,
        refit=True,
    )

qui est utilisé pour l'entrainement du modèle, ce qui amène une erreur lors du test de l'entrepôt de modèles sur MLFlow dans l'application 23