Usare il codice per eseguire un esperimento di AutoML
Se desideri eseguire un esperimento AutoML come parte di un processo di operazioni automatizzate di machine learning (ML Ops), puoi scrivere un codice per configurare e avviare un esperimento AutoML.
L'API AutoML fornisce una libreria Python che puoi usare per eseguire esperimenti AutoML per la classificazione, la regressione e la previsione. Per configurare i dettagli specifici per un esperimento AutoML, devi scrivere il codice che utilizza il metodo classify, regress, o forecastin modo appropriato con i parametri per le tue esigenze specifiche.
Ad esempio, il codice seguente esegue un esperimento AutoML di classificazione.
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
Suggerimento
Per altre informazioni sull'uso dell'API AutoML, vedi Eseguire il training di modelli di Machine Learning con l'API Python di Azure Databricks nella documentazione di Azure Databricks.