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 (proceso de operaciones de ML ops), puede escribir código para configurar e iniciar un experimento de AutoML.
Th AutoML API proporciona una biblioteca de Python que puede usar para ejecutar experimentos de AutoML para clasificación, regresión y previsión. Para configurar los detalles específicos de un experimento de AutoML, debe escribir código que use el método classify, regresso forecast según corresponda con los parámetros para sus necesidades específicas.
Por ejemplo, el código siguiente ejecuta un experimento de AutoML de 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
Propina
Para más información sobre el uso de la API de AutoML, consulte Entrenamiento de modelos de ML con la API de Python de AutoML de Azure Databricks en la documentación de Azure Databricks.