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Autopilot génère des informations sur les modèles candidats que vous pouvez obtenir. Ces détails incluent les suivants :
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Un tracé des valeurs SHAP agrégées qui indique l'importance de chaque fonction. Cela permet d'expliquer les prédictions de vos modèles.
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Un résumé des statistiques relatives à diverses métriques d'entraînement et de validation, notamment la métrique objective.
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Une liste des hyperparamètres utilisés pour entraîner et régler le modèle.
Pour afficher les détails du modèle après avoir exécuté une tâche Autopilot, procédez comme suit :
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Cliquez sur l'icône Accueil (
) dans le volet de navigation de gauche pour afficher le menu de navigation supérieur d'Amazon SageMaker Studio Classic. -
Sélectionnez la carte AutoML dans la zone de travail principale. Ceci ouvre un nouvel onglet Autopilot.
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Dans la section Name (Nom), sélectionnez la tâche Autopilot qui contient les détails que vous souhaitez examiner. Ceci ouvre un nouvel onglet de Tâche Autopilot.
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Le panneau Autopilot job (Tâche Autopilot) répertorie les valeurs de métriques, y compris la métrique Objective (Objectif) pour chaque modèle sous Model name (Nom du modèle). Le meilleur modèle, Best model, est répertorié en haut de la liste sous Model name (Nom du modèle) et est également surligné dans l'onglet Models (Modèles).
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Pour consulter les détails du modèle, sélectionnez le modèle qui vous intéresse et sélectionnez View model details (Afficher les détails du modèle). Ceci ouvre un nouvel onglet Détails du modèle.
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L'onglet Model Details (Détails du modèle) est divisé en quatre sous-sections.
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Le haut de l'onglet Explainability (Explicabilité) contient un plan de valeurs agrégées SHAP qui indiquent l'importance de chaque caractéristique. Après cela, vous trouverez les métriques et les valeurs des hyperparamètres pour ce modèle.
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L'onglet Performance (Performances) contient des statistiques de métriques et une matrice de confusion.
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L'onglet Artifacts (Artefacts) contient des informations sur les entrées, les sorties et les résultats intermédiaires du modèle.
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L'onglet Réseau récapitule vos choix en matière d'isolation et de chiffrement du réseau.
Note
L'importance des fonctionnalités et les informations dans Performances sont uniquement générés pour le Meilleur modèle.
Pour plus d'informations sur la façon dont les valeurs SHAP aident à expliquer les prédictions basées sur l'importance de la fonction, consultez le livre blanc Understanding the model explainability
(Comprendre l'explicabilité du modèle). Des informations supplémentaires sont également disponibles dans la Explicabilité du modèle rubrique du Guide du développeur d' SageMaker IA. -
