Integração com o AutoML Feature Store

O AutoML pode aumentar o conjunto de dados de entrada original com recursos de tabelas de recursos no Catálogo do Unity ou no repositório de recursos do workspace.

Requisitos

• Os experimentos de classificação e regressão exigem o Databricks Runtime 11.3 LTS ML e superior.
• Os experimentos de previsão exigem o Databricks Runtime 12.2 LTS ML e superior.

Selecionar uma tabela de recursos usando a interface do usuário do AutoML

Depois de configurar o experimento do AutoML, você pode selecionar uma tabela de recursos usando as seguintes etapas:

1. Clique em Unir recursos (opcional).

   

2. Na página Unir recursos adicionais, selecione uma tabela de recursos no campo Tabela de recursos.

3. Para cada Chave primária da tabela de recursos, selecione a chave de pesquisa correspondente. A chave de pesquisa deve ser uma coluna no conjunto de dados de treinamento que você forneceu para o experimento do AutoML.

4. Para tabelas de recursos de série temporal, selecione a chave de pesquisa de carimbo de data/hora correspondente. De forma semelhante, a chave de pesquisa do carimbo de data/hora deve ser uma coluna no conjunto de dados de treinamento que você forneceu para o experimento do AutoML.

   

5. Para adicionar mais tabelas de recursos, clique em Adicionar outra tabela de recursos e repita as etapas acima.

Usar tabelas de recursos com a API do AutoML

Para usar tabelas de recursos existentes, defina o parâmetro na especificação de execução do feature_store_lookups 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"],
  }
]

O notebook a seguir mostra como unir tabelas de recursos ao conjunto de dados de treinamento para uso com o AutoML.

Experimento do AutoML usando o notebook de tabelas de recursos

Obter notebook