teradataml.automl.auto_dataprep.AutoDataPrep.fit = fit(self, data, target_column)

DESCRIPTION:
    Function to fit the data for Auto Data Preparation.
 
PARAMETERS:
    data:
        Required Argument.
        Specifies the input data to be used for Auto Data Preparation.
        Types: DataFrame
 
    target_column:
        Required Argument.
        Specifies the target column to be used for Auto Data Preparation.
        Types: str
 
RETURNS:
    None
 
RAISES:
    TeradataMlException, ValueError
 
EXAMPLES:
    # Notes:
    #     1. Get the connection to Vantage to execute the function.
    #     2. One must import the required functions mentioned in
    #        the example from teradataml.
    #     3. Function raises error if not supported on the Vantage
    #        user is connected to.
 
    # Load the example data.
    >>> load_example_data("teradataml", "titanic")
 
    # Create teradataml DataFrames.
    >>> titanic = DataFrame.from_table("titanic")
    
    # Example 1: Run AutoDataPrep for classification problem.
    # Scenario: Titanic dataset is used to predict the survival of passengers.
   
    # Create an instance of AutoDataPrep.
    >>> aprep_obj = AutoDataPrep(task_type="Classification", verbose=2)
 
    # Fit the data.
    >>> aprep_obj.fit(titanic, titanic.survived)