AutoML Tables 中的“分析”选项卡提供有关经过训练的机器学习模型的各种重要信息和见解。 它提供了一套全面的工具和可视化效果,使用户能够了解模型的性能、评估其有效性并获得对基础数据的宝贵见解。
“分析”选项卡中提供的关键信息之一是模型的评估指标。 这些指标提供了模型性能的定量评估,使用户能够衡量其准确性和预测能力。 AutoML Tables 提供了几种常用的评估指标,例如准确度、精确度、召回率、F1 分数和受试者工作特征曲线下面积 (AUC-ROC)。 这些指标可帮助用户了解模型的执行情况,并可用于比较不同的模型或迭代。
除了评估指标之外,“分析”选项卡还提供各种可视化效果以帮助模型解释和分析。 其中一种可视化是混淆矩阵,它提供了不同类别的模型预测的详细分类。 该矩阵可帮助用户了解模型在真阳性、真阴性、假阳性和假阴性方面的性能。 通过检查混淆矩阵,用户可以识别潜在的改进领域或关注可能需要进一步关注的特定类别。
分析选项卡中另一个有用的可视化是特征重要性图。 该图显示了模型预测中不同特征的相对重要性。 通过了解哪些特征对模型决策影响最显着,用户可以深入了解数据中的潜在模式和关系。 这些信息对于特征工程、识别重要变量以及理解驱动模型预测的因素非常有价值。
此外,“分析”选项卡还提供有关用于训练模型的输入数据的详细信息。 这包括数据集中的行数、列数和缺失值等统计信息。 了解输入数据的特征可以帮助用户识别潜在的数据质量问题,评估训练集的代表性,并就数据预处理和特征工程做出明智的决策。
AutoML Tables 中的“分析”选项卡提供了一整套工具和信息,用于分析和解释经过训练的机器学习模型。 它提供评估指标、可视化以及对模型性能和数据特征的洞察。 通过利用这些信息,用户可以就模型部署、进一步模型迭代以及数据准备过程的改进做出明智的决策。
最近的其他问题和解答 AutoML表:
- 用户如何部署模型并在 AutoML Tables 中获得预测?
- 有哪些选项可用于在 AutoML Tables 中设置培训预算?
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