Использование кода для запуска эксперимента AutoML

Завершено

Если вы хотите запустить эксперимент AutoML в рамках автоматизированного процесса машинного обучения (ops ml Ops), можно написать код для настройки и запуска эксперимента AutoML.

API AutoML предоставляет библиотеку Python, которую можно использовать для выполнения экспериментов AutoML для классификации, регрессии и прогнозирования. Чтобы настроить конкретные сведения для эксперимента AutoML, необходимо написать код, использующий метод classify, regressили forecast в соответствии с параметрами для конкретных потребностей.

Например, следующий код выполняет эксперимент по классификации с использованием AutoML.

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

Подсказка

Дополнительные сведения об использовании API AutoML см. в статье Обучение моделей машинного обучения с помощью AutoML Azure Databricks API в документации по Azure Databricks.