Como es de conocimiento, el curso esta desactualizado ya que ahora se utiliza AutoMLx y en base a lo anterior, comparto el código que he ejecutado de la clase 3 usando los métodos de pipeline que se encuentran en la documentación https://docs.oracle.com/en-us/iaas/tools/automlx/latest/html/multiversion/v23.1.1/automl.html
1.- La variable modelo es la siguiente:
modelo = automl.Pipeline(task='classification',score_metric='accuracy',model_list=['DecisionTreeClassifier','SVC','LogisticRegression','RandomForestClassifier'])
Modelo es una pipeline.
2.- Entrenar el modelo:
modelo.fit(train.X,train.y,time_budget = 150)
3.- Sumario de data de modelo seleccionado por automl:
modelo.print_summary()
Con los datos generados por modelo.print_summary() en la fila Selected Hyperparameters es posible crear el modelo seleccionado y con esto este curso es posible de realizar y finalizar con éxito
Saludos,
