Якую інфармацыю змяшчае ўкладка "Аналіз" у табліцах AutoML?
Укладка "Аналіз" у табліцах AutoML дае розныя важныя звесткі і разуменне аб навучанай мадэлі машыннага навучання. Ён прапануе поўны набор інструментаў і візуалізацый, якія дазваляюць карыстальнікам зразумець прадукцыйнасць мадэлі, ацаніць яе эфектыўнасць і атрымаць каштоўную інфармацыю аб базавых дадзеных.
Адной з ключавых частак інфармацыі, даступнай на ўкладцы "Аналіз", з'яўляюцца паказчыкі ацэнкі мадэлі. Гэтыя паказчыкі забяспечваюць колькасную ацэнку прадукцыйнасці мадэлі, дазваляючы карыстальнікам ацаніць яе дакладнасць і магчымасці прагназавання. Табліцы AutoML забяспечваюць некалькі часта выкарыстоўваюцца ацэначных паказчыкаў, такіх як дакладнасць, дакладнасць, запамінанне, адзнака F1 і плошча пад крывой працоўнай характарыстыкі прымача (AUC-ROC). Гэтыя паказчыкі дапамагаюць карыстальнікам зразумець, наколькі добра працуе мадэль, і могуць выкарыстоўвацца для параўнання розных мадэляў або ітэрацый.
У дадатак да паказчыкаў ацэнкі, укладка «Аналіз» таксама прапануе розныя візуалізацыі, якія дапамагаюць у інтэрпрэтацыі і аналізе мадэлі. Адной з такіх візуалізацый з'яўляецца матрыца блытаніны, якая забяспечвае падрабязную разбіўку прагнозаў мадэлі па розных класах. Гэтая матрыца дапамагае карыстальнікам зразумець прадукцыйнасць мадэлі з пункту гледжання сапраўдных станоўчых, сапраўдных адмоўных, ілжывых і ілжывых адмоўных вынікаў. Вывучаючы матрыцу блытаніны, карыстальнікі могуць вызначыць магчымыя вобласці паляпшэння або засяродзіцца на пэўных класах, якія могуць запатрабаваць дадатковай увагі.
Яшчэ адна карысная візуалізацыя ва ўкладцы "Аналіз" - гэта графік важнасці функцый. Гэты графік паказвае адносную важнасць розных функцый у прагнозах мадэлі. Разумеючы, якія функцыі аказваюць найбольш істотны ўплыў на рашэнні мадэлі, карыстальнікі могуць атрымаць уяўленне аб асноўных заканамернасцях і ўзаемасувязях у дадзеных. Гэтая інфармацыя можа быць каштоўнай для распрацоўкі функцый, вызначэння важных зменных і разумення фактараў, якія абумоўліваюць прагнозы мадэлі.
Акрамя таго, укладка Аналіз змяшчае падрабязную інфармацыю пра ўваходныя даныя, якія выкарыстоўваюцца для навучання мадэлі. Гэта ўключае ў сябе такую статыстыку, як колькасць радкоў, слупкоў і адсутных значэнняў у наборы даных. Разуменне характарыстык ўваходных даных можа дапамагчы карыстальнікам вызначыць магчымыя праблемы з якасцю даных, ацаніць рэпрэзентатыўнасць навучальнага набору і прыняць абгрунтаваныя рашэнні аб папярэдняй апрацоўцы даных і распрацоўцы функцый.
Укладка «Аналіз» у табліцах AutoML прапануе поўны набор інструментаў і інфармацыі для аналізу і інтэрпрэтацыі падрыхтаванай мадэлі машыннага навучання. Ён забяспечвае ацэначныя паказчыкі, візуалізацыі і разуменне прадукцыйнасці мадэлі і характарыстык дадзеных. Выкарыстоўваючы гэтую інфармацыю, карыстальнікі могуць прымаць абгрунтаваныя рашэнні аб разгортванні мадэлі, далейшых ітэрацыях мадэлі і паляпшэнні працэсу падрыхтоўкі даных.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна Табліцы AutoML:
- Чаму AutoML Tables былі спынены і што іх замяняе?
- Як карыстальнікі могуць разгарнуць сваю мадэль і атрымаць прагнозы ў табліцах AutoML?
- Якія варыянты даступныя для ўстаноўкі бюджэту навучання ў AutoML Tables?
- Як карыстальнікі могуць імпартаваць даныя навучання ў табліцы AutoML?
- Якія розныя тыпы даных могуць апрацоўваць табліцы AutoML?