Integrazione di AutoML Feature Store

AutoML può arricchire il set di dati di input originale con funzionalità provenienti dalla funzionalità tables di in Unity Catalog o nell'archivio delle funzionalità legacy del Workspace di .

Requisiti

• Gli esperimenti di classificazione e regressione richiedono Databricks Runtime 11.3 LTS ML e versioni successive.
• Gli esperimenti di previsione richiedono Databricks Runtime 12.2 LTS ML e versioni successive.

Select una funzionalità table utilizzando l'interfaccia utente AutoML

Dopo aver configurato l'esperimento AutoML, è possibile select una caratteristica table seguendo i seguenti passaggi:

1. Fare clic su Join caratteristiche (opzionali).

   

2. Nella pagina Join funzionalità aggiuntive, select una funzionalità table nel campo funzionalità Table.

3. Per ogni funzionalità table chiave primaria, select la chiave di ricerca corrispondente. La chiave di ricerca deve essere un column nel set di dati di training fornito per l'esperimento AutoML.

4. La chiave di ricerca timestamp corrispondente per la funzionalità di serie temporale tables, select . Analogamente, la chiave di ricerca del timestamp deve essere una column nel set di dati di addestramento fornito per l'esperimento AutoML.

   

5. Per aggiungere altre funzionalità tables, fare clic su Aggiungi un'altra funzionalità table e ripetere i passaggi precedenti.

Usare la funzionalità tables con l'API AutoML

Per usare la funzionalità esistente tablesset il parametro feature_store_lookups nella specifica di esecuzione AutoML.

feature_store_lookups = [
  {
     "table_name": "example.trip_pickup_features",
     "lookup_key": ["pickup_zip", "rounded_pickup_datetime"],
  },
  {
      "table_name": "example.trip_dropoff_features",
     "lookup_key": ["dropoff_zip", "rounded_dropoff_datetime"],
  }
]

Il notebook seguente illustra come aggiungere la caratteristica jointables al set di dati di training da usare con AutoML.

Esperimento AutoML utilizzando la caratteristica tables del notebook

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