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Autopilot genera dettagli sui modelli candidati che puoi ottenere. Questi dettagli includono quanto segue:
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Un grafico dei valori SHAP aggregati che indicano l'importanza di ciascuna funzionalità. Questo aiuta a spiegare le previsioni dei modelli.
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Le statistiche di riepilogo per vari parametri di addestramento e convalida, incluso il parametro obiettivo.
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Un elenco degli iperparametri utilizzati per addestrare e ottimizzare il modello.
Per visualizzare i dettagli del modello dopo aver eseguito un processo di Autopilot, completa la seguente procedura:
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Scegli l'icona Home (
) dal riquadro di navigazione a sinistra per visualizzare il menu di navigazione Amazon SageMaker Studio Classic di primo livello. -
Seleziona la scheda AutoML dall'area di lavoro principale. Si aprirà una nuova scheda Autopilot.
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Nella sezione Nome, seleziona il processo di Autopilot contenente i dettagli che desideri esaminare. Si aprirà una nuova scheda Processo di Autopilot.
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Il pannello di Processo di Autopilot elenca i valori dei parametri, incluso il parametro Obiettivo, per ogni modello in Nome modello. Il Modello migliore è elencato in cima all'elenco sotto Nome modello ed è anche evidenziato nella scheda Modelli.
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Per esaminare i dettagli del modello, seleziona quello che ti interessa e seleziona Visualizza dettagli modello. Si aprirà una nuova scheda Dettagli del modello.
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La scheda Dettagli del modello è suddivisa in quattro sottosezioni.
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La parte superiore della scheda Spiegabilità contiene un grafico di valori SHAP aggregati che indicano l'importanza di ciascuna funzionalità. Di seguito sono riportati i parametri e i valori degli iperparametri per questo modello.
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La scheda Prestazioni contiene parametri, statistiche, una matrice di confusione.
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La scheda Artefatti contiene informazioni sugli input, gli output e i risultati intermedi del modello.
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La scheda Rete riassume le scelte di isolamento e crittografia della rete.
Nota
L'importanza delle funzionalità e le informazioni nella scheda Prestazioni vengono generate solo per il Modello migliore.
Per ulteriori informazioni su come i valori SHAP aiutano a spiegare le previsioni in base all'importanza delle caratteristiche, consulta il whitepaper Comprendere la spiegabilità del modello
. Ulteriori informazioni sono disponibili anche nell'Spiegabilità del modelloargomento della SageMaker AI Developer Guide. -
