Intégration du Magasin de fonctionnalités AutoML

AutoML peut enrichir le jeu de données d’entrée d’origine avec des caractéristiques des tables de caractéristiques dans le catalogue Unity ou dans l'ancienne version du magasin de fonctionnalités de l'espace de travail.

Spécifications

  • Les expériences de classification et de régression nécessitent Databricks Runtime 11.3 LTS ML et versions ultérieures.
  • Les expériences de prévision nécessitent Databricks Runtime 12.2 LTS ML et versions ultérieures.

Sélectionner une table de fonctionnalités à l’aide de l’interface utilisateur AutoML

Une fois que vous avez configuré votre expérience AutoML, vous pouvez sélectionner une table de caractéristiques en suivant les étapes ci-dessous :

  1. Cliquez sur Joindre des caractéristiques (facultatif).

    Sélectionnez le bouton Joindre des fonctionnalités

  2. Dans la page Joindre des fonctionnalités supplémentaires, sélectionnez un tableau de fonctionnalités dans le champ Table de fonctionnalités.

  3. Pour chaque clé primaire de table de caractéristiques, sélectionnez la clé de recherche correspondante. La clé de recherche doit être une colonne dans le jeu de données d’entraînement que vous avez fourni pour votre expérience AutoML.

  4. Pour les tables de caractéristiques de série chronologique, sélectionnez la clé de recherche de timestamp correspondante. De même, la clé de recherche de timestamp doit être une colonne dans le jeu de données d’entraînement que vous avez fourni pour votre expérience AutoML.

    Sélectionner la clé primaire et les tables de recherche

  5. Pour ajouter d’autres tables de fonctionnalités, cliquez sur Ajouter une autre table de fonctionnalités et répétez les étapes ci-dessus.

Utiliser des tables de fonctionnalités avec l’API AutoML

Pour utiliser des tables de fonctionnalités existantes, définissez le feature_store_lookups paramètre dans votre spécification d’exécution AutoML.

feature_store_lookups = [
  {
     "table_name": "example.trip_pickup_features",
     "lookup_key": ["pickup_zip", "rounded_pickup_datetime"],
  },
  {
      "table_name": "example.trip_dropoff_features",
     "lookup_key": ["dropoff_zip", "rounded_dropoff_datetime"],
  }
]

Le notebook suivant montre comment lier des tables de caractéristiques à votre jeu de données d’entraînement pour une utilisation avec AutoML.

Expérience AutoML utilisant le notebook des tables de caractéristiques

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