AutoML 기본 — API와 노트북 활용

from databricks import automl

# 분류 모델 학습
result = automl.classify(
    dataset="catalog.schema.customer_churn",  # Delta 테이블 경로
    target_col="churned",                      # 예측 대상 컬럼
    primary_metric="f1",                       # 최적화할 지표
    timeout_minutes=30,                        # 최대 실행 시간
    max_trials=50,                             # 최대 시행 수
    exclude_cols=["customer_id"],              # 제외할 컬럼
    experiment_dir="/Workspace/Users/user@company.com/automl"  # 실험 저장 경로
)

# 결과 확인
print(f"Best model: {result.best_trial.model_description}")
print(f"F1 Score: {result.best_trial.metrics['val_f1_score']:.4f}")
print(f"Accuracy: {result.best_trial.metrics['val_accuracy_score']:.4f}")
print(f"Model URI: {result.best_trial.model_uri}")

# 최적 모델의 노트북 확인
print(f"Best trial notebook: {result.best_trial.notebook_url}")

result = automl.regress(
    dataset="catalog.schema.house_prices",
    target_col="price",
    primary_metric="rmse",
    timeout_minutes=60,
    max_trials=100,
    exclude_cols=["id", "address"]
)

print(f"Best model: {result.best_trial.model_description}")
print(f"RMSE: {result.best_trial.metrics['val_rmse']:.2f}")
print(f"R²: {result.best_trial.metrics['val_r2_score']:.4f}")

result = automl.forecast(
    dataset="catalog.schema.daily_sales",
    target_col="revenue",
    time_col="date",                    # 시간 컬럼
    identity_col=["store_id"],          # 시계열 식별 컬럼 (멀티 시계열)
    horizon=30,                         # 예측 기간 (30일)
    frequency="D",                      # 데이터 빈도 (일간)
    primary_metric="smape",
    timeout_minutes=60
)

print(f"Best model: {result.best_trial.model_description}")
print(f"SMAPE: {result.best_trial.metrics['val_smape']:.4f}")

# AutoML 생성 노트북에서 가져온 코드를 기반으로 커스터마이징
# (실제 AutoML이 생성하는 코드의 구조 예시)

import mlflow
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from xgboost import XGBClassifier

# AutoML이 생성한 전처리 파이프라인 (수정 가능)
preprocessor = ColumnTransformer(
    transformers=[
        ("num", StandardScaler(), numerical_cols),
        ("cat", OneHotEncoder(handle_unknown="ignore"), categorical_cols),
    ]
)

# AutoML이 찾은 최적 하이퍼파라미터 (세밀 조정 가능)
model = Pipeline([
    ("preprocessor", preprocessor),
    ("classifier", XGBClassifier(
        n_estimators=200,       # AutoML 결과 기반
        max_depth=6,            # 직접 조정 가능
        learning_rate=0.1,
        min_child_weight=3,
        subsample=0.8
    ))
])

# MLflow 자동 로깅
with mlflow.start_run(run_name="customized-automl-model"):
    model.fit(X_train, y_train)
    mlflow.sklearn.log_model(model, "model",
        registered_model_name="catalog.schema.churn_model")

# MLflow에서 AutoML 실험 결과 조회
import mlflow

experiment = mlflow.get_experiment_by_name("/Workspace/Users/user@company.com/automl")
runs = mlflow.search_runs(
    experiment_ids=[experiment.experiment_id],
    order_by=["metrics.val_f1_score DESC"],
    max_results=10
)

# 상위 10개 모델 비교
print(runs[["run_id", "params.model_type", "metrics.val_f1_score", "metrics.val_accuracy_score"]])