在 Azure Databricks 使用者介面中使用 AutoML

已完成

您可以使用 Azure Databricks 入口網站中的圖形化使用者介面來建立和管理 AutoML 實驗。

設定 AutoML 實驗

若要設定 AutoML 實驗，您必須指定特定模型訓練需求的設定，包括：

• 您要在其中執行實驗的叢集。
• 要訓練的機器學習模型類型 (叢集、回歸或預測)。
• 包含訓練資料的資料表。
• 模型的目標標籤欄位需要預測。
• AutoML 實驗的唯一名稱 (每個訓練試用的子回合都會自動進行唯一命名)。
• 您想要用來判斷最佳執行模型的評估衡量標準。
• 您想要嘗試的機器學習訓練架構。
• 實驗的時間上限。
• 正標籤值 (僅限二進位分類)。
• 時間資料行 (僅限預測模型)。
• 儲存已定型模型的位置 (另存為 MLflow 成品，或儲存在 DBFS 存放區中)。

檢閱 AutoML 結果

當 AutoML 實驗進行時，會隨即顯示其子回合，其中包含了目前為止首先產生最佳執行模型的實驗。

您可以等候實驗完成，或探索到目前為止產生的模型，如果您滿意其中一個符合您需求的模型，請停止實驗。

您可以探索每個回合，以檢視產生的筆記本及其產生的模型衡量標準。 然後，您可以註冊模型並加以部署以進行推斷。