La scheda Analizza in AutoML Tables fornisce varie informazioni e approfondimenti importanti sul modello di machine learning addestrato. Offre un set completo di strumenti e visualizzazioni che consentono agli utenti di comprendere le prestazioni del modello, valutarne l'efficacia e ottenere preziose informazioni sui dati sottostanti.
Una delle informazioni chiave disponibili nella scheda Analizza sono le metriche di valutazione del modello. Queste metriche forniscono una valutazione quantitativa delle prestazioni del modello, consentendo agli utenti di misurarne l'accuratezza e le capacità predittive. AutoML Tables fornisce diverse metriche di valutazione comunemente utilizzate, come accuratezza, precisione, richiamo, punteggio F1 e area sotto la curva caratteristica operativa del ricevitore (AUC-ROC). Queste metriche aiutano gli utenti a capire le prestazioni del modello e possono essere utilizzate per confrontare diversi modelli o iterazioni.
Oltre alle metriche di valutazione, la scheda Analizza offre anche varie visualizzazioni per facilitare l'interpretazione e l'analisi del modello. Una di queste visualizzazioni è la matrice di confusione, che fornisce un'analisi dettagliata delle previsioni del modello in diverse classi. Questa matrice aiuta gli utenti a comprendere le prestazioni del modello in termini di veri positivi, veri negativi, falsi positivi e falsi negativi. Esaminando la matrice di confusione, gli utenti possono identificare potenziali aree di miglioramento o concentrarsi su classi specifiche che potrebbero richiedere ulteriore attenzione.
Un'altra visualizzazione utile nella scheda Analizza è il grafico dell'importanza delle funzionalità. Questo grafico mostra l'importanza relativa delle diverse caratteristiche nelle previsioni del modello. Comprendendo quali caratteristiche hanno l'impatto più significativo sulle decisioni del modello, gli utenti possono ottenere informazioni sui modelli e sulle relazioni sottostanti nei dati. Queste informazioni possono essere preziose per la progettazione delle funzionalità, l'identificazione di variabili importanti e la comprensione dei fattori che determinano le previsioni del modello.
Inoltre, la scheda Analizza fornisce informazioni dettagliate sui dati di input utilizzati per l'addestramento del modello. Ciò include statistiche come il numero di righe, colonne e valori mancanti nel set di dati. Comprendere le caratteristiche dei dati di input può aiutare gli utenti a identificare potenziali problemi di qualità dei dati, valutare la rappresentatività del training set e prendere decisioni informate sulla pre-elaborazione dei dati e sulla progettazione delle funzionalità.
La scheda Analizza in AutoML Tables offre una suite completa di strumenti e informazioni per analizzare e interpretare il modello di machine learning addestrato. Fornisce metriche di valutazione, visualizzazioni e approfondimenti sulle prestazioni del modello e sulle caratteristiche dei dati. Sfruttando queste informazioni, gli utenti possono prendere decisioni informate sulla distribuzione del modello, ulteriori iterazioni del modello e miglioramenti nel processo di preparazione dei dati.
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