Hvilke oplysninger giver fanen Analyser i AutoML-tabeller?
Fanen Analyser i AutoML Tables giver forskellige vigtige oplysninger og indsigter om den trænede maskinlæringsmodel. Den tilbyder et omfattende sæt værktøjer og visualiseringer, der giver brugerne mulighed for at forstå modellens ydeevne, evaluere dens effektivitet og få værdifuld indsigt i de underliggende data.
En af de vigtigste oplysninger, der er tilgængelige på fanen Analyser, er modellens evalueringsmetrikker. Disse målinger giver en kvantitativ vurdering af modellens ydeevne, hvilket giver brugerne mulighed for at måle dens nøjagtighed og forudsigelige muligheder. AutoML Tables giver flere almindeligt anvendte evalueringsmetrikker, såsom nøjagtighed, præcision, genkaldelse, F1-score og areal under modtagerens driftskarakteristikkurve (AUC-ROC). Disse metrics hjælper brugerne med at forstå, hvor godt modellen klarer sig og kan bruges til at sammenligne forskellige modeller eller iterationer.
Ud over evalueringsmetrikker tilbyder fanen Analyse også forskellige visualiseringer til hjælp i modelfortolkning og -analyse. En sådan visualisering er forvirringsmatricen, som giver en detaljeret opdeling af modellens forudsigelser på tværs af forskellige klasser. Denne matrix hjælper brugerne med at forstå modellens ydeevne i form af sande positive, sande negative, falske positive og falske negative. Ved at undersøge forvirringsmatricen kan brugerne identificere potentielle forbedringsområder eller fokusere på specifikke klasser, som kan kræve yderligere opmærksomhed.
En anden nyttig visualisering på fanen Analyser er plottet med vigtighed af funktioner. Dette plot viser den relative betydning af forskellige funktioner i modellens forudsigelser. Ved at forstå, hvilke funktioner der har den væsentligste indflydelse på modellens beslutninger, kan brugerne få indsigt i de underliggende mønstre og sammenhænge i dataene. Denne information kan være værdifuld til funktionsudvikling, identifikation af vigtige variabler og forståelse af de faktorer, der driver modellens forudsigelser.
Desuden giver fanen Analyser detaljerede oplysninger om de inputdata, der bruges til træning af modellen. Dette inkluderer statistik såsom antallet af rækker, kolonner og manglende værdier i datasættet. Forståelse af karakteristika for inputdata kan hjælpe brugere med at identificere potentielle datakvalitetsproblemer, vurdere repræsentativiteten af træningssættet og træffe informerede beslutninger om dataforbehandling og funktionsudvikling.
Fanen Analyser i AutoML Tables tilbyder en omfattende pakke af værktøjer og oplysninger til at analysere og fortolke den trænede maskinlæringsmodel. Det giver evalueringsmetrikker, visualiseringer og indsigt i modellens ydeevne og dataegenskaber. Ved at udnytte disse oplysninger kan brugerne træffe informerede beslutninger om modelimplementering, yderligere modelgentagelser og forbedringer i dataforberedelsesprocessen.
Andre seneste spørgsmål og svar vedr AutoML-tabeller:
- Hvordan kan man skifte mellem Vertex AI og AutoML-tabeller?
- Hvorfor blev AutoML Tables udgået, og hvad efterfølger dem?
- Hvordan kan brugere implementere deres model og få forudsigelser i AutoML-tabeller?
- Hvilke muligheder er tilgængelige for at indstille et træningsbudget i AutoML Tables?
- Hvordan kan brugere importere deres træningsdata til AutoML-tabeller?
- Hvad er de forskellige datatyper, som AutoML Tables kan håndtere?