Nous ne mettons plus à jour le service Amazon Machine Learning et n'acceptons plus de nouveaux utilisateurs pour ce service. Cette documentation est disponible pour les utilisateurs existants, mais nous ne la mettons plus à jour. Pour plus d'informations, veuillez consulter la rubriqueQu'est-ce qu'Amazon Machine Learning.
Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.
Analyse du modèle d'apprentissage-machine
Lorsque vous évaluez un modèle d'apprentissage-machine, Amazon ML fournit une métrique conforme aux normes du secteur et un certain nombre d'informations pour vérifier la précision prédictive de votre modèle. Dans Amazon ML, le résultat d'une évaluation contient les éléments suivants :
-
Une métrique de précision des prédictions pour établir un rapport sur la réussite globale du modèle
-
Des visualisations pour vous aider à étudier la précision de votre modèle au-delà de la métrique de précision de prédiction
-
La possibilité de passer en revue l'impact de la configuration d'un score seuil (uniquement pour la classification binaire)
-
Des alertes sur les critères permettant de vérifier la validité de l'évaluation
Le choix de la métrique et de la visualisation dépend du type de modèle d'apprentissage-machine que vous évaluez. Il est important de passer en revue ces visualisations pour déterminer si votre modèle est suffisamment performant pour répondre aux besoins de votre entreprise.
