重新训练AutoML最佳模型

本文介绍了重新训练AutoML最佳模型的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！ 问题描述

我正在关注 Notebook 作为如何使用Azure AutoML的示例，预测时间序列。

我有一个场景，我必须预测下个月不同商店和商品（大数据集）的销售额。每个月我都需要添加新数据并重新训练模型。

在AutoML实验运行之后，我将拥有最好的模型，它可用于进行预测，非常棒！ / p>

但是现在我想重新训练那个模型，而不需要再次搜索最好的模型。

我该怎么做？

解决方案

你好，

您可以下载最佳运行的模型文件，并使用它来创建 azure ML管道

为了获得最佳的运行迭代，你可以 检查结果并从门户网站迭代的输出选项卡下载模型文件。

您还可以通过在AutoMLConfig中将enable_ensembling的bo​​ol更改为True并使用此迭代模型进行新数据集的训练来进行集成。

Hi,

I am following this Notebook as an example on how to use Azure AutoML, to forecast a time series.

I have a scenario where I must forecast next month sales for different stores and items (large data sets). And every month I need to add new data and retrain the models.

After the AutoML experiment run, I will have the best model and it can be used to make predictions, great!.

But now I want to retrain that model without the need to search for the best model all over again.

How can I do that?

解决方案

Hello,

You can download the model file of the run that is best and use it to create a azure ML pipeline

To get the best iteration of a run you can examinethe results and download the model file from output tab of the iteration in portal.

You can also enable ensembling by changing the bool of enable_ensembling to True in AutoMLConfig and use this iteration model for training with new datasets.