Usar código para executar um experimento AutoML
Se você quiser executar um experimento AutoML como parte de um processo automatizado de operações de aprendizado de máquina (ML Ops), você pode escrever código para configurar e iniciar um experimento AutoML.
A API AutoML fornece uma biblioteca Python que você pode usar para executar experimentos AutoML para classificação, regressão e previsão. Para configurar os detalhes específicos para um experimento AutoML, você deve escrever código que use o método classify, regressou forecast, conforme apropriado, com os parâmetros para suas necessidades específicas.
Por exemplo, o código a seguir executa um experimento AutoML de classificação.
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
Dica
Para obter mais informações sobre como usar a API AutoML, consulte Treinar modelos de ML com o Azure Databricks AutoML Python API na documentação do Azure Databricks.