teradataml.automl.AutoClassifier.model_hyperparameters = model_hyperparameters(self, rank=1, use_loaded_models=False)

DESCRIPTION:
    Get hyperparameters of the model based on rank in leaderboard.
    Note:
        * If both the fit() and load() methods are invoked before calling model_hyperparameters(), 
          by default hyperparameters are retrieved from the fit leaderboard. 
          To retrieve hyperparameters from the loaded models, set "use_loaded_models" to True in the model_hyperparameters call.
 
PARAMETERS:
    rank:
        Required Argument.
        Specifies the rank of the model in the leaderboard.
        Default Value: 1
        Types: int
 
    use_loaded_models:
        Optional Argument.
        Specifies whether to use loaded models from database to get hyperparameters or not.
        Default Value: False
        Types: bool
 
RETURNS:
    Dictionary, containing hyperparameters.
 
RAISES:
    TeradataMlException.
 
EXAMPLES:
    # Example 1: Get hyperparameters of the model using fit models.
    # Create an instance of the AutoML called "automl_obj" by referring 
    # "AutoML()" or "AutoRegressor()" or "AutoClassifier()" or 
    # "AutoFraud()" or "AutoChurn()" or "AutoCluster()" method.
    # Perform fit() operation on the "automl_obj".
    # Get hyperparameters of the model using model_hyperparameters() method on "automl_obj".
    >>> automl_obj = AutoML(task_type="Classification")
    >>> automl_obj.fit(admissions_train, "admitted")
    >>> automl_obj.model_hyperparameters(rank=1)
 
    # Example 2: Get hyperparameters of the model using loaded models.
    # Create an instance of the AutoML called "automl_obj" by referring 
    # "AutoML()" or "AutoRegressor()" or "AutoClassifier()" or 
    # "AutoFraud()" or "AutoChurn()" or "AutoCluster()" method.
    # Load models from the specified table.
    # Get hyperparameters of the model using model_hyperparameters() method on "automl_obj".
    >>> automl_obj = AutoML()
    >>> automl_obj.load("model_table")
    >>> automl_obj.model_hyperparameters(rank=1)
 
    # Example 3: Get hyperparameters of the model when both fit and load method are called.
    # Create an instance of the AutoML called "automl_obj" by referring 
    # "AutoML()" or "AutoRegressor()" or "AutoClassifier()" or 
    # "AutoFraud()" or "AutoChurn()" or "AutoCluster()" method.
    # Fit the data.
    # Load models from the specified table.
    # Get hyperparameters of the model using model_hyperparameters() method on "automl_obj".
    >>> automl_obj = AutoML(task_type="Classification")
    >>> automl_obj.fit(admissions_train, "admitted")
    >>> automl_obj.load("model_table")
 
    # Get hyperparameters of the model using loaded models.
    >>> automl_obj.model_hyperparameters(rank=1, use_loaded_models=True)
    # Get hyperparameters of the model using fit models.
    >>> automl_obj.model_hyperparameters(rank=1)