安纳康达（Anacoda）是一个广泛使用的Python数据分析平台，而AML问题通常指的是自动机器学习（AutoML）问题。在这里，我们提供一个解决AML问题的代码示例。

下面的示例使用开源的AutoGluon库来解决AML问题。AutoGluon是一个用于自动化机器学习的工具包，它可以自动选择和配置机器学习模型，从而简化了建模过程。

首先，确保安装了AutoGluon库：

pip install autogluon

接下来，使用如下代码示例来解决AML问题：

from autogluon.tabular import TabularDataset, TabularPredictor

# 加载数据集
train_data = TabularDataset('train.csv')
test_data = TabularDataset('test.csv')

# 创建预测器
predictor = TabularPredictor(label='target').fit(train_data)

# 进行预测
predictions = predictor.predict(test_data)

在这个示例中，我们首先使用TabularDataset加载训练数据集和测试数据集。然后，我们使用TabularPredictor创建一个预测器对象，并指定目标变量的名称（在这个示例中是target）。然后，我们使用fit方法拟合训练数据集，该方法会自动选择和配置机器学习模型。最后，我们使用predict方法对测试数据集进行预测。

这只是一个简单的示例，你可以根据自己的需求进一步调整和定制AutoGluon的参数和功能。请确保你的数据集符合AutoGluon的要求，以便能够成功地进行自动机器学习。

希望这个示例能够帮助你解决安纳康达的AML问题！