コードを使用して AutoML 実験を実行する

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自動機械学習操作 (ML Ops) プロセスの一部として AutoML 実験を実行する場合は、AutoML 実験を構成して開始するコードを記述できます。

AutoML API には、分類、回帰、予測のために AutoML 実験を実行するために使用できる Python ライブラリが用意されています。 AutoML 実験の特定の詳細を構成するには、特定のニーズのパラメーターに応じて、classify、regress、または forecast メソッドを使用するコードを記述する必要があります。

たとえば、次のコードは分類 AutoML 実験を実行します。

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

ヒント

AutoML API の使用の詳細については、 Azure Databricks ドキュメントの「Azure Databricks AutoML Python API を使用して ML モデルをトレーニング する」を参照してください。