Интеграция с Хранилищем компонентов AutoML
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.
Щелкните Join функции (необязательно).
кнопка функций
На странице Join дополнительных функций функция table в поле Tableкомпонентаselect.
Для каждого компонента table первичный ключselect соответствующий ключ подстановки. Ключ подстановки должен быть column в наборе обучающих данных, предоставленном для эксперимента AutoML.
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.
справочник
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.