Uruchamianie eksperymentu rozwiązania AutoML przy użyciu kodu

Ukończone

Jeśli chcesz uruchomić eksperyment zautomatyzowanego uczenia maszynowego w ramach procesu zautomatyzowanego uczenia maszynowego (ML Ops), możesz napisać kod w celu skonfigurowania i zainicjowania eksperymentu rozwiązania AutoML.

Interfejs API automatycznego uczenia maszynowego udostępnia bibliotekę języka Python, której można użyć do uruchamiania eksperymentów rozwiązania AutoML na potrzeby klasyfikacji, regresji i prognozowania. Aby skonfigurować szczegółowe informacje dotyczące eksperymentu automatycznego uczenia maszynowego, należy napisać kod, który używa classifymetody , regresslub, forecast zgodnie z potrzebami, z parametrami.

Na przykład poniższy kod uruchamia eksperyment automatycznego uczenia maszynowego klasyfikacji.

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

Napiwek

Aby uzyskać więcej informacji na temat korzystania z interfejsu API automatycznego uczenia maszynowego, zobacz Trenowanie modeli uczenia maszynowego za pomocą interfejsu API języka Python usługi Azure Databricks w dokumentacji usługi Azure Databricks.