Поделиться через

Интеграция с Хранилищем компонентов AutoML

  • Статья

AutoML может расширить исходный входной набор данных с помощью функций tables в Unity Catalog или в устаревшего хранилища компонентов рабочей области.

Требования

  • Для экспериментов классификации и регрессии требуется Databricks Runtime 11.3 LTS ML и более поздних версий.
  • Для экспериментов прогнозирования требуется Databricks Runtime 12.2 LTS ML и более поздних версий.

Select функцию table с помощью пользовательского интерфейса AutoML

После настройки эксперимента AutoML можно select функции table, выполнив следующие действия.

  1. Щелкните Join функции (необязательно).

    кнопка функций SelectJoin

  2. На странице Join дополнительных функций функция table в поле Tableкомпонентаselect.

  3. Для каждого компонента table первичный ключselect соответствующий ключ подстановки. Ключ подстановки должен быть column в наборе обучающих данных, предоставленном для эксперимента AutoML.

  4. Для признака временного ряда , tables, select, соответствующий ключ поиска метки времени. Аналогичным образом, ключ поиска отметки времени должен быть column в обучающем наборе данных, предоставленном для вашего эксперимента AutoML.

    Select первичный ключ и tables справочник

  5. Чтобы добавить еще одну tablesфункцию, щелкните Добавить еще одну функцию table и повторите описанные выше действия.

Используйте функцию tables с API AutoML

Чтобы использовать существующую функцию tablesset параметр feature_store_lookups в спецификации запуска 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"],
  }
]

В следующей записной книжке показано, как добавить функцию jointables в ваш обучающий набор данных для использования с AutoML.

Эксперимент AutoML с признаком tables в записной книжке

Get записная книжка