코드를 사용하여 AutoML 실험 실행

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자동 기계 학습 작업(ML Ops) 프로세스의 일부로 AutoML 실험을 실행하려는 경우 AutoML 실험을 구성하고 시작하는 코드를 작성할 수 있습니다.

Th AutoML API는 분류, 회귀 및 예측을 위해 AutoML 실험을 실행하는 데 사용할 수 있는 Python 라이브러리를 제공합니다. AutoML 실험에 대한 특정 세부 정보를 구성하려면 특정 요구 사항에 대한 매개 변수와 함께 classify, regress또는 forecast 메서드를 사용하는 코드를 작성해야 합니다.

예를 들어 다음 코드는 분류 AutoML 실험을 실행합니다.

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

팁

AutoML API 사용에 대한 자세한 내용은 Azure Databricks 설명서의 Azure Databricks AutoML Python API 사용하여 ML 모델 학습을 참조하세요.