Apakah maklumat yang disediakan oleh tab Analisis dalam Jadual AutoML?
Tab Analisis dalam Jadual AutoML menyediakan pelbagai maklumat dan cerapan penting tentang model pembelajaran mesin terlatih. Ia menawarkan set alat dan visualisasi yang komprehensif yang membolehkan pengguna memahami prestasi model, menilai keberkesanannya dan mendapatkan cerapan berharga tentang data asas.
Salah satu maklumat penting yang tersedia dalam tab Analisis ialah metrik penilaian model. Metrik ini menyediakan penilaian kuantitatif prestasi model, membolehkan pengguna mengukur ketepatan dan keupayaan ramalannya. Jadual AutoML menyediakan beberapa metrik penilaian yang biasa digunakan, seperti ketepatan, ketepatan, ingat semula, skor F1 dan kawasan di bawah lengkung ciri pengendalian penerima (AUC-ROC). Metrik ini membantu pengguna memahami prestasi model dan boleh digunakan untuk membandingkan model atau lelaran yang berbeza.
Selain metrik penilaian, tab Analisis juga menawarkan pelbagai visualisasi untuk membantu dalam tafsiran dan analisis model. Satu visualisasi sedemikian ialah matriks kekeliruan, yang menyediakan pecahan terperinci ramalan model merentas kelas yang berbeza. Matriks ini membantu pengguna memahami prestasi model dari segi positif benar, negatif benar, positif palsu dan negatif palsu. Dengan memeriksa matriks kekeliruan, pengguna boleh mengenal pasti bidang yang berpotensi untuk penambahbaikan atau menumpukan pada kelas tertentu yang mungkin memerlukan perhatian lanjut.
Satu lagi visualisasi berguna dalam tab Analisis ialah plot kepentingan ciri. Plot ini menunjukkan kepentingan relatif ciri yang berbeza dalam ramalan model. Dengan memahami ciri yang mempunyai kesan paling ketara pada keputusan model, pengguna boleh mendapatkan cerapan tentang corak dan hubungan asas dalam data. Maklumat ini boleh menjadi berharga untuk kejuruteraan ciri, mengenal pasti pembolehubah penting dan memahami faktor yang mendorong ramalan model.
Tambahan pula, tab Analisis menyediakan maklumat terperinci tentang data input yang digunakan untuk melatih model. Ini termasuk statistik seperti bilangan baris, lajur dan nilai yang tiada dalam set data. Memahami ciri data input boleh membantu pengguna mengenal pasti isu kualiti data yang berpotensi, menilai keterwakilan set latihan dan membuat keputusan termaklum tentang prapemprosesan data dan kejuruteraan ciri.
Tab Analyze dalam AutoML Tables menawarkan set lengkap alatan dan maklumat untuk menganalisis dan mentafsir model pembelajaran mesin terlatih. Ia menyediakan metrik penilaian, visualisasi dan cerapan tentang prestasi model dan ciri data. Dengan memanfaatkan maklumat ini, pengguna boleh membuat keputusan termaklum tentang penggunaan model, lelaran model selanjutnya dan penambahbaikan dalam proses penyediaan data.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Jadual AutoML:
- Mengapakah Jadual AutoML dihentikan dan apakah yang berjaya?
- Bagaimanakah pengguna boleh menggunakan model mereka dan mendapatkan ramalan dalam Jadual AutoML?
- Apakah pilihan yang tersedia untuk menetapkan belanjawan latihan dalam Jadual AutoML?
- Bagaimanakah pengguna boleh mengimport data latihan mereka ke dalam Jadual AutoML?
- Apakah jenis data berbeza yang boleh dikendalikan oleh Jadual AutoML?