Uso de código para ejecutar un experimento de AutoML
Si desea ejecutar un experimento de AutoML como parte de un proceso de operaciones de aprendizaje automático automatizado (MLOps), puede escribir código para configurar e iniciar un experimento de AutoML.
La API de AutoML proporciona una biblioteca de Python que puede usar para ejecutar experimentos de AutoML para clasificación, regresión y previsión. Para configurar detalles específicos de un experimento de AutoML, debe escribir código que use el método classify, regress o forecast según corresponda con los parámetros para sus necesidades específicas.
Por ejemplo, el siguiente código ejecuta un experimento de AutoML para clasificación.
from databricks import automl
# Get the training data
train_df = spark.sql("SELECT * FROM penguins")
# Configure and initiate the AutoML experiment
summary = automl.classify(train_df, target_col="Species",
primary_metric="precision", timeout_minutes=5)
# Get the best model
model_uri = summary.best_trial.model_path
Sugerencia
Para obtener más información sobre el uso de la API de AutoML, consulte Entrenamiento de modelos de ML con la API de Python de AutoML en Azure Databricks en la documentación de Azure Databricks.