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모델을 구축한 후에는 모델을 사용하여 예측하기 전에 모델이 데이터에서 얼마나 잘 수행되었는지 평가할 수 있습니다. 레이블 및 고급 지표를 예측할 때 모델의 정확도와 같은 정보를 사용하여 모델이 데이터에 대해 충분히 정확한 예측을 할 수 있는지 확인할 수 있습니다.
모델의 성능 평가 섹션에서는 모델의 분석 페이지에서 정보를 보고 해석하는 방법을 설명합니다. 분석에 고급 지표 사용 섹션에는 모델의 정확도를 정량화하는 데 사용되는 고급 지표에 대한 자세한 정보가 포함되어 있습니다.
Canvas가 모델을 빌드하는 동안 실행하는 모든 모델 반복인 특정 모델 후보에 대한 고급 정보도 볼 수 있습니다. 지정된 모델 후보에 대한 고급 지표를 기반으로 기본값으로 사용할 다른 후보 또는 예측 및 배포에 사용되는 버전을 선택할 수 있습니다. 각 모델 후보에 대해 고급 지표 정보를 보고 기본값으로 선택할 모델 후보를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 모델 리더보드 에서 모델 후보를 선택하여 이 정보를 볼 수 있습니다. 자세한 내용은 모델 리더보드에서 모델 후보 보기 섹션을 참조하세요.
Canvas는 모델 빌드에 사용되는 코드를 보고 실행할 수 있도록 Jupyter Notebook을 다운로드하는 옵션도 제공합니다. 이는 코드를 조정하거나 모델이 빌드된 방식에 대해 자세히 알고 싶을 때 유용합니다. 자세한 내용은 모델 노트북 다운로드 섹션을 참조하세요.
