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Testen Sie die Trainingsdaten
Nach dem Training des Modells testet Amazon Comprehend das benutzerdefinierte Klassifikatormodell. Wenn Sie keinen Testdatensatz bereitstellen, trainiert Amazon Comprehend das Modell mit 90 Prozent der Trainingsdaten. Es reserviert 10 Prozent der Trainingsdaten, um sie für Tests zu verwenden. Wenn Sie einen Testdatensatz bereitstellen, müssen die Testdaten mindestens ein Beispiel für jede eindeutige Bezeichnung im Trainingsdatensatz enthalten.
Wenn Sie das Modell testen, erhalten Sie Metriken, anhand derer Sie die Genauigkeit des Modells abschätzen können. Die Konsole zeigt die Metriken im Abschnitt Classifier-Performance auf der Seite mit den Classifier-Details in der Konsole an. Sie werden auch in den von der Operation zurückgegebenen Metrics Feldern zurückgegeben. DescribeDocumentClassifier
In den folgenden Beispiel-Trainingsdaten gibt es fünf Bezeichnungen: DOCUMENTARY, DOCUMENTARY, SCIENCE_FICTION, DOCUMENTARY, ROMANTIC_COMEDY. Es gibt drei einzigartige Klassen: DOCUMENTARY, SCIENCE_FICTION, ROMANTIC_COMEDY.
| Spalte 1 | Spalte 2 |
|---|---|
| DOKUMENTARFILM | Text des Dokuments 1 |
| DOKUMENTARFILM | Text des Dokuments 2 |
| SCIENCE_FICTION | Text des Dokuments 3 |
| DOKUMENTARFILM | Text des Dokuments 4 |
| ROMANTISCHE_KOMÖDIE | Text des Dokuments 5 |
Bei der automatischen Aufteilung (bei der Amazon Comprehend 10 Prozent der Trainingsdaten für Testzwecke reserviert) gilt: Wenn die Trainingsdaten eine begrenzte Anzahl von Beispielen für ein bestimmtes Label enthalten, kann der Testdatensatz keine Beispiele für dieses Label enthalten. Wenn der Trainingsdatensatz beispielsweise 1000 Instanzen der DOCUMENTARY-Klasse, 900 Instanzen von SCIENCE_FICTION und eine einzelne Instanz der ROMANTIC_COMEDY-Klasse enthält, könnte der Testdatensatz 100 DOCUMENTARY- und 90 SCIENCE_FICTION-Instanzen enthalten, aber keine ROMANTIC_COMEDY-Instanzen, da ein einziges Beispiel verfügbar ist.
Nachdem Sie das Training Ihres Modells abgeschlossen haben, enthalten die Trainingsmetriken Informationen, anhand derer Sie entscheiden können, ob das Modell für Ihre Anforderungen ausreichend genau ist.
