Karta Analiza w tabelach AutoML zawiera różne ważne informacje i szczegółowe informacje na temat przeszkolonego modelu uczenia maszynowego. Oferuje kompleksowy zestaw narzędzi i wizualizacji, które pozwalają użytkownikom zrozumieć wydajność modelu, ocenić jego skuteczność i uzyskać cenny wgląd w dane bazowe.
Jedną z kluczowych informacji dostępnych w zakładce Analiza są metryki oceny modelu. Metryki te zapewniają ilościową ocenę wydajności modelu, umożliwiając użytkownikom ocenę jego dokładności i możliwości predykcyjnych. Tabele AutoML udostępniają kilka często używanych wskaźników oceny, takich jak dokładność, precyzja, pamięć, wynik F1 i obszar pod krzywą charakterystyki działania odbiornika (AUC-ROC). Te metryki pomagają użytkownikom zrozumieć, jak dobrze działa model i mogą być używane do porównywania różnych modeli lub iteracji.
Oprócz metryk oceny, karta Analiza oferuje również różne wizualizacje pomagające w interpretacji i analizie modelu. Jedną z takich wizualizacji jest macierz zamieszania, która zapewnia szczegółowy podział prognoz modelu dla różnych klas. Ta macierz pomaga użytkownikom zrozumieć wydajność modelu pod względem prawdziwych pozytywów, prawdziwych negatywów, fałszywie dodatnich i fałszywie ujemnych wyników. Badając macierz nieporozumień, użytkownicy mogą zidentyfikować potencjalne obszary poprawy lub skupić się na konkretnych klasach, które mogą wymagać dalszej uwagi.
Kolejną użyteczną wizualizacją na karcie Analiza jest wykres ważności funkcji. Ten wykres pokazuje względne znaczenie różnych cech w przewidywaniach modelu. Dzięki zrozumieniu, które funkcje mają największy wpływ na decyzje podejmowane w modelu, użytkownicy mogą uzyskać wgląd w leżące u podstaw wzorce i relacje w danych. Informacje te mogą być cenne dla inżynierii funkcji, identyfikowania ważnych zmiennych i zrozumienia czynników wpływających na prognozy modelu.
Ponadto karta Analiza zawiera szczegółowe informacje o danych wejściowych używanych do uczenia modelu. Obejmuje to statystyki, takie jak liczba wierszy, kolumn i braki danych w zbiorze danych. Zrozumienie cech danych wejściowych może pomóc użytkownikom zidentyfikować potencjalne problemy z jakością danych, ocenić reprezentatywność zbioru uczącego i podejmować świadome decyzje dotyczące wstępnego przetwarzania danych i inżynierii funkcji.
Karta Analizuj w tabelach AutoML oferuje kompleksowy zestaw narzędzi i informacji do analizowania i interpretowania wytrenowanego modelu uczenia maszynowego. Zapewnia metryki oceny, wizualizacje i wgląd w wydajność modelu i charakterystykę danych. Wykorzystując te informacje, użytkownicy mogą podejmować świadome decyzje dotyczące wdrażania modelu, dalszych iteracji modelu i ulepszeń w procesie przygotowywania danych.
Inne niedawne pytania i odpowiedzi dotyczące Tabele AutoML:
- Jak użytkownicy mogą wdrażać swoje modele i uzyskiwać prognozy w tabelach AutoML?
- Jakie opcje są dostępne do ustawienia budżetu szkoleniowego w tabelach AutoML?
- Jak użytkownicy mogą importować swoje dane szkoleniowe do tabel AutoML?
- Jakie różne typy danych obsługują tabele AutoML?