模型評估

建立模型之後，您可以先評估模型在資料上執行的效能，然後再使用模型進行預測。您可以使用資訊 (例如預測標籤和進階指標時模型的準確性)，來判斷模型是否可以針對資料進行足夠準確的預測。

本節評估評估您的模型效能說明如何檢視和解譯模型分析頁面上的資訊。本節在分析中使用進階指標包含用於量化模型準確度的進階指標的詳細資訊。

您也可以檢視特定模型候選項目 的更進階資訊，這是 Canvas 在建置模型時執行的所有模型反覆運算。根據指定模型候選項目的進階指標，您可以選擇不同的候選項目作為預設值，或用來進行預測和部署的版本。對於每個模型候選者，您可以檢視進階指標資訊，以協助您決定要選取哪個模型候選者作為預設值。您可以從模型龍虎榜中選取模型候選項目來檢視此資訊。如需詳細資訊，請參閱在模型排行榜中檢視模型候選項目。

Canvas 也提供下載 Jupyter 筆記本的選項，讓您可以檢視和執行用於建置模型的程式碼。如果您想要調整程式碼或進一步了解模型的建置方式，這很有用。如需詳細資訊，請參閱下載模型筆記本。