使用程式代碼執行 AutoML 實驗

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如果您想要在自動化機器學習作業 （ML Ops） 程式中執行 AutoML 實驗，您可以撰寫程式代碼來設定和起始 AutoML 實驗。

AutoML API 提供 Python 連結庫，可讓您用來執行 AutoML 實驗進行分類、回歸和預測。 若要設定 AutoML 實驗的特定詳細數據，您必須撰寫使用 classify、regress或 forecast 方法的程式代碼，以符合特定需求的參數。

例如，下列程式代碼會執行分類 AutoML 實驗。

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

提示

如需使用 AutoML API 的詳細資訊，請參閱 Azure Databricks 檔中的 使用 Azure Databricks AutoML Python API 定型 ML 模型。