Modellbewertung

Nachdem Sie Ihr Modell erstellt haben, können Sie bewerten, wie gut Ihr Modell bei Ihren Daten abgeschnitten hat, bevor Sie es für Vorhersagen verwenden. Sie können Informationen wie die Genauigkeit des Modells bei der Vorhersage von Labels und erweiterten Metriken verwenden, um festzustellen, ob Ihr Modell ausreichend genaue Vorhersagen für Ihre Daten treffen kann.

Bewerten Sie die Leistung Ihres ModellsIn diesem Abschnitt wird beschrieben, wie Sie die Informationen auf der Analyseseite Ihres Modells anzeigen und interpretieren können. Der Abschnitt Verwenden Sie erweiterte Metriken in Ihren Analysen enthält detailliertere Informationen zu den erweiterten Metriken, die zur Quantifizierung der Genauigkeit Ihres Modells verwendet werden.

Sie können sich auch detailliertere Informationen zu bestimmten Modellkandidaten anzeigen lassen. Dabei handelt es sich um alle Modelliterationen, die Canvas bei der Erstellung Ihres Modells durchläuft. Basierend auf den erweiterten Metriken für einen bestimmten Modellkandidaten können Sie einen anderen Kandidaten als Standardkandidaten oder als Version auswählen, die für Prognosen und die Bereitstellung verwendet wird. Für jeden Modellkandidaten können Sie sich die Informationen zu den erweiterten Metriken ansehen, um zu entscheiden, welchen Modellkandidaten Sie als Standard auswählen möchten. Sie können diese Informationen einsehen, indem Sie den Modellkandidaten aus der Modell-Bestenliste auswählen. Weitere Informationen finden Sie unter Sehen Sie sich Modellkandidaten in der Modell-Bestenliste an.

Canvas bietet auch die Möglichkeit, ein Jupyter-Notizbuch herunterzuladen, damit Sie den Code, der zum Erstellen Ihres Modells verwendet wurde, anzeigen und ausführen können. Dies ist nützlich, wenn Sie Anpassungen am Code vornehmen oder mehr darüber erfahren möchten, wie Ihr Modell erstellt wurde. Weitere Informationen finden Sie unter Laden Sie ein Notizbuchmodell herunter.