在 Azure Databricks 用户界面中使用 AutoML

可以使用 Azure Databricks 门户中的图形用户界面来创建和管理 AutoML 试验。

配置 AutoML 试验

若要配置 AutoML 试验，必须针对特定模型训练要求来指定设置，包括：

• 对其运行试验的群集。
• 要训练的机器学习模型的类型（聚类分析、回归或预测）。
• 包含训练数据的表。
• 模型需要预测的目标标签字段。
• AutoML 试验的唯一名称（每个训练试验的子运行都会自动进行唯一地命名）。
• 要用于确定性能最佳的模型的评估指标。
• 要尝试使用的机器学习训练框架。
• 试验所需的最长时间。
• 正标签值（仅适用于二元分类）。
• 时间列（仅适用于预测模型）。
• 将经过训练的模型保存在哪里（保存为 MLflow 项目还是保存在 DBFS 存储中）。

查看 AutoML 结果

随着 AutoML 试验的进行，会显示它的子运行，到目前为止产生了最佳性能模型的试验显示在前面。

你可以等待试验完成，或者浏览到目前为止生成的模型，如果确信其中一个模型符合你的需求，则停止试验。

可以浏览每个运行，查看已生成的笔记本及其生成的模型的指标。 然后，可以注册模型并进行部署以用于推理。