火车毫升与砖AutoML UI模型

需求

看到需求AutoML实验。

设置分类或回归问题

您可以设置一个分类或回归问题使用AutoML UI使用以下步骤:

1. 在计算字段中,选择一个集群运行砖运行时毫升。

2. 从毫升问题类型下拉菜单,选择回归或分类。如果你想预测一个连续的数值为每个观察,如年度收入,选择回归。如果你想分配每个观察到一组离散的类,如良好的信用风险或不良信贷风险,选择分类。

3. 下数据集中,选择浏览。

4. 导航到表你想使用和点击选择。表的模式出现了。

   分类和回归问题,您可以指定列包含在训练并选择自定义归责方法。

5. 点击预测目标字段。出现一个下拉清单中显示的列模式。选择你想要的列模型来预测。

6. 的实验名称字段显示了默认的名称。改变它,输入新名称。

您还可以:

• 指定额外的配置选项。

• 使用现有的功能表商店增加原始输入数据集的特性。

建立了预测问题

你可以建立一个预测问题使用AutoML UI使用以下步骤:

1. 在计算字段中,选择一个集群运行砖运行时的10.0毫升或以上。

2. 从毫升问题类型下拉菜单,选择预测。

3. 下数据集,点击浏览。导航到表你想使用和点击选择。表的模式出现了。

4. 点击预测目标字段。出现一个下拉菜单清单列所示的模式。选择你想要的列模型来预测。

5. 点击时间列字段。出现一个下拉显示数据集列的类型时间戳或日期。选择列包含时间序列的时间。

6. 对于multi-series预测,选择列(s),识别个人的时间序列时间序列标识符下拉。AutoML组数据,这些列不同时间序列和火车模型为每个独立系列。如果你离开这一领域的空白,AutoML假设数据集包含一个时间序列。

7. 在预测的时间跨度和频率字段,指定时间段的数量在未来的AutoML应该计算预测的值。在左边的框中,输入整数周期预测的数量。在正确的盒子,选择单位。. .注意:使用Auto-ARIMA,时间序列必须有规律的频率(也就是说,任意两个点之间的时间间隔必须在整个时间序列相同)。频率必须匹配频率API调用中指定的单位或AutoML UI。AutoML处理丢失的时间步骤填写这些值的前一个值。

8. 在砖运行时的10.5毫升以上,您可以保存预测结果。为此,指定一个数据库中输出数据库字段。点击浏览从对话框中选择一个数据库。AutoML将预测结果写入数据库中有一个表。

9. 的实验名称字段显示了默认的名称。改变它,输入新名称。

您还可以:

• 指定额外的配置选项。

• 使用现有的功能表商店增加原始输入数据集的特性。

高级配置

打开高级配置(可选)部分访问这些参数。

• 的评价指标主要指标用于分数。

• 在砖运行时的10.3毫升以上,可以排除培训框架考虑。默认情况下,AutoML火车模型使用框架下上市AutoML算法。

• 您可以编辑停止条件。默认停止条件:

  • 预测实验,120分钟后停止。

  • 在砖运行时10.5毫升和下面的分类和回归实验,停止后60分钟或完成200次试验之后,无论发生早。砖运行时的11.0毫升以上,试验的数量并不是作为一个停止条件。

  • 在砖运行时10.1毫升以上的分类和回归实验,AutoML包含早期停止;它停止训练和调优模型如果验证指标不再是改善。

• 在砖运行时的10.1毫升以上,你可以选择一个时间列将数据进行训练、验证和测试按时间顺序(仅适用于分类和回归)。

• 在数据目录字段,您可以输入一个DBFS训练数据集保存的位置。如果你离开这个领域空白,保存作为训练数据集MLflow工件。

列选择

在砖运行时的10.3毫升以上,您可以指定哪些列AutoML应该使用培训。排除一个列,取消它包括列。

你不能把列选为预测目标或作为时间列将数据。

默认情况下,所有的列都包括在内。

归责缺失值

在砖运行时10.4 LTS毫升以上,您可以指定null值是如何估算的。在UI中,从下拉的选择方法转嫁与列在表模式。

默认情况下,AutoML基于列类型选择一个归责方法和内容。

运行试验和监测结果

AutoML实验开始,点击开始AutoML。实验开始运行,AutoML培训页面出现。刷新表运行,点击。

从这个页面中,您可以:

• 在任何时候停止实验。

• 打开数据探索的笔记本。

• 监控运行。

• 导航到页面任何跑。

砖运行时的10.1毫升以上,AutoML显示警告潜在问题的数据集,如不支持的列类型或高基数列。

看到任何警告数据集,点击警告选项卡页面上的训练,或者在实验在实验完成后页。

当实验完成后,您可以:

• 注册和部署模型与MLflow之一。

• 选择查看笔记本的最佳模型审查和编辑创建的最佳模式的笔记本。

• 选择视图数据探索的笔记本打开数据探索的笔记本。

• 搜索、过滤和排序的运行运行表。

• 看到任何运行的细节:

  • 打开笔记本包含源代码的试运行,点击源列。

  • 查看运行结果,点击模型列或开始时间列。试验运行页面出现显示信息(如参数、指标和标记)和工件产生的运行,包括模型。这个页面还包含代码片段,您可以使用与模型进行预测。

回到这个AutoML实验后,发现它在桌子上实验页面。每个AutoML实验的结果,包括数据探索和培训笔记,存储在一个databricks_automl文件夹中主文件夹的用户运行实验。

注册和部署模型

你可以注册和部署模型与AutoML界面:

1. 选择的链接模型列模型的登记。当一个运行完成后,最好的模型(基于主要指标)是第一行。

   的构件部分运行页面创建模型的运行显示。

2. 选择注册模型模型注册。

3. 选择模型在侧边栏导航到注册中心模型。

4. 选择您的模型在模型的表的名称。的注册页面模型显示器。从这个页面,你可以服务模型模型服务。