Katere informacije nudi zavihek Analiziranje v tabelah AutoML?
Zavihek Analyze v AutoML Tables ponuja različne pomembne informacije in vpoglede v usposobljeni model strojnega učenja. Ponuja obsežen nabor orodij in vizualizacij, ki uporabnikom omogočajo razumevanje delovanja modela, ovrednotenje njegove učinkovitosti in pridobitev dragocenih vpogledov v temeljne podatke.
Ena od ključnih informacij, ki so na voljo na zavihku Analyze, je metrika vrednotenja modela. Te metrike zagotavljajo kvantitativno oceno delovanja modela, kar uporabnikom omogoča, da ocenijo njegovo natančnost in napovedne zmogljivosti. Tabele AutoML ponujajo več pogosto uporabljenih meritev vrednotenja, kot so točnost, natančnost, priklic, rezultat F1 in območje pod krivuljo delovanja sprejemnika (AUC-ROC). Te meritve pomagajo uporabnikom razumeti, kako dobro deluje model, in jih je mogoče uporabiti za primerjavo različnih modelov ali iteracij.
Poleg metrik vrednotenja ponuja zavihek Analyze tudi različne vizualizacije za pomoč pri interpretaciji in analizi modela. Ena taka vizualizacija je matrika zmede, ki zagotavlja podrobno razčlenitev napovedi modela v različnih razredih. Ta matrika pomaga uporabnikom razumeti delovanje modela v smislu resničnih pozitivnih, resničnih negativnih, lažno pozitivnih in lažno negativnih rezultatov. S preučevanjem matrike zmede lahko uporabniki prepoznajo možna področja izboljšave ali se osredotočijo na določene razrede, ki bi morda zahtevali dodatno pozornost.
Druga uporabna vizualizacija na zavihku Analiza je graf pomembnosti značilnosti. Ta graf prikazuje relativno pomembnost različnih funkcij v napovedih modela. Z razumevanjem, katere lastnosti imajo najpomembnejši vpliv na odločitve modela, lahko uporabniki pridobijo vpogled v osnovne vzorce in razmerja v podatkih. Te informacije so lahko dragocene za inženiring funkcij, prepoznavanje pomembnih spremenljivk in razumevanje dejavnikov, ki vplivajo na napovedi modela.
Poleg tega zavihek Analyze ponuja podrobne informacije o vhodnih podatkih, uporabljenih za usposabljanje modela. To vključuje statistične podatke, kot je število vrstic, stolpcev in manjkajočih vrednosti v naboru podatkov. Razumevanje značilnosti vhodnih podatkov lahko uporabnikom pomaga prepoznati morebitne težave s kakovostjo podatkov, oceniti reprezentativnost nabora za usposabljanje in sprejemati informirane odločitve o predobdelavi podatkov in načrtovanju funkcij.
Zavihek Analyze v AutoML Tables ponuja obsežen nabor orodij in informacij za analizo in interpretacijo usposobljenega modela strojnega učenja. Zagotavlja meritve ocenjevanja, vizualizacije in vpogled v zmogljivost modela in značilnosti podatkov. Z uporabo teh informacij lahko uporabniki sprejemajo informirane odločitve o uvajanju modela, nadaljnjih iteracijah modela in izboljšavah v procesu priprave podatkov.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi Tabele AutoML:
- Kako lahko uporabniki uvedejo svoj model in pridobijo napovedi v tabelah AutoML?
- Katere možnosti so na voljo za nastavitev proračuna za usposabljanje v AutoML Tables?
- Kako lahko uporabniki uvozijo svoje podatke o usposabljanju v tabele AutoML?
- Katere različne vrste podatkov lahko obravnavajo tabele AutoML?