Какую информацию предоставляет вкладка «Анализ» в таблицах AutoML?
Вкладка «Анализ» в таблицах AutoML предоставляет различную важную информацию и сведения об обученной модели машинного обучения. Он предлагает полный набор инструментов и визуализаций, которые позволяют пользователям понять производительность модели, оценить ее эффективность и получить ценную информацию о базовых данных.
Одним из ключевых элементов информации, доступных на вкладке «Анализ», являются метрики оценки модели. Эти показатели обеспечивают количественную оценку производительности модели, позволяя пользователям оценить ее точность и возможности прогнозирования. Таблицы AutoML предоставляют несколько часто используемых показателей оценки, таких как точность, воспроизводимость, полнота, оценка F1 и площадь под кривой рабочих характеристик приемника (AUC-ROC). Эти показатели помогают пользователям понять, насколько хорошо работает модель, и могут использоваться для сравнения различных моделей или итераций.
В дополнение к оценочным показателям вкладка «Анализ» также предлагает различные визуализации, помогающие в интерпретации и анализе модели. Одной из таких визуализаций является матрица путаницы, которая обеспечивает подробную разбивку прогнозов модели по разным классам. Эта матрица помогает пользователям понять производительность модели с точки зрения истинно положительных, истинно отрицательных, ложноположительных и ложноотрицательных результатов. Изучая матрицу путаницы, пользователи могут определить потенциальные области улучшения или сосредоточиться на конкретных классах, которые могут потребовать дополнительного внимания.
Еще одна полезная визуализация на вкладке «Анализ» — это график важности признаков. Этот график показывает относительную важность различных функций в прогнозах модели. Понимая, какие функции оказывают наиболее значительное влияние на решения модели, пользователи могут получить представление о базовых шаблонах и отношениях в данных. Эта информация может быть полезна для разработки признаков, определения важных переменных и понимания факторов, влияющих на предсказания модели.
Кроме того, вкладка «Анализ» предоставляет подробную информацию о входных данных, используемых для обучения модели. Сюда входят такие статистические данные, как количество строк, столбцов и отсутствующих значений в наборе данных. Понимание характеристик входных данных может помочь пользователям выявить потенциальные проблемы с качеством данных, оценить репрезентативность обучающей выборки и принять обоснованные решения о предварительной обработке данных и проектировании признаков.
Вкладка «Анализ» в таблицах AutoML предлагает полный набор инструментов и информации для анализа и интерпретации обученной модели машинного обучения. Он предоставляет метрики оценки, визуализации и информацию о производительности модели и характеристиках данных. Используя эту информацию, пользователи могут принимать обоснованные решения о развертывании модели, дальнейших итерациях модели и улучшениях в процессе подготовки данных.
Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся Таблицы AutoML:
- Как можно перейти между таблицами Vertex AI и AutoML?
- Почему таблицы AutoML были прекращены и что пришло им на смену?
- Как пользователи могут развернуть свою модель и получить прогнозы в таблицах AutoML?
- Какие параметры доступны для настройки бюджета обучения в таблицах AutoML?
- Как пользователи могут импортировать свои обучающие данные в таблицы AutoML?
- Какие типы данных могут обрабатывать таблицы AutoML?