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Depois de criar seu modelo, você pode avaliar o desempenho do modelo em seus dados antes de usá-lo para fazer predições. Você pode usar informações, como a precisão do modelo na predição de rótulos e métricas avançadas para determinar se seu modelo pode fazer predições suficientemente precisas para seus dados.
A seção Avalie o desempenho do seu modelo. descreve como visualizar e interpretar as informações na página Analisar do seu modelo. A seção Use métricas avançadas em suas análises contém informações mais detalhadas sobre métricas avançadas usadas para quantificar a precisão do seu modelo.
Você também pode visualizar informações mais avançadas para candidatos de modelos específicos, que são todas as iterações de modelo pelas quais o Canvas executa ao criar seu modelo. Com base nas métricas avançadas de um determinado candidato a modelo, você pode selecionar um candidato diferente para ser o padrão ou a versão usada para fazer predições e implantar. Para cada candidato a modelo, você pode visualizar as informações de métricas avançadas para ajudá-lo a decidir qual candidato a modelo você gostaria de selecionar como padrão. Você pode ver essas informações selecionando o candidato a modelo na tabela de classificação de modelos. Para obter mais informações, consulte Veja os candidatos a modelo na tabela de classificação de modelos.
O Canvas também oferece a opção de baixar um caderno Jupyter para que você possa visualizar e executar o código usado para criar seu modelo. Isso é útil se você quiser fazer ajustes no código ou saber mais sobre como seu modelo foi compilado. Para obter mais informações, consulte Baixe um modelo de caderno.
