Tabloya Analîz di Tabloyên AutoML de çi agahdarî dide?
Tabloya Analîzê ya di Tabloyên AutoML de di derbarê modela fêrbûna makîneya perwerdekirî de agahdarî û nêrînên cihêreng ên girîng peyda dike. Ew komek berfireh alav û dîmenan pêşkêşî dike ku dihêle bikarhêner performansa modelê fam bikin, bandora wê binirxînin û di derheqê daneyên bingehîn de têgihiştinên hêja bistînin.
Yek ji agahdariya sereke ya ku di tabloya Analîzê de peyda dibe pîvana nirxandina modelê ye. Van metrîkan nirxandinek mîqdar a performansa modelê peyda dikin, ku rê dide bikarhêneran ku rastbûn û kapasîteyên pêşbîniyê binirxînin. Tabloyên AutoML gelek metrîkên nirxandinê yên bi gelemperî têne bikar anîn, wekî rastbûn, rastbûn, bibîranîn, xala F1, û qada di binê kêşeya taybetmendiya xebitandina wergirê (AUC-ROC) de peyda dike. Van metrîkan ji bikarhêneran re dibe alîkar ku fam bikin ka model çiqasî baş performansê dike û dikare were bikar anîn da ku model an dubareyên cihêreng bidin ber hev.
Ji bilî metrîkên nirxandinê, tabloya Analyze di heman demê de dîmenên cihêreng pêşkêşî dike da ku di şîrovekirin û analîzkirina modelê de bibe alîkar. Yek vîzyonek weha matrixa tevliheviyê ye, ku bi hûrgulî pêşbîniyên modelê li seranserê çînên cihêreng peyda dike. Ev matrix ji bikarhêneran re dibe alîkar ku performansa modelê di warê erênîyên rast, neyînîyên rast, erênîyên derewîn û neyînîyên derewîn de fam bikin. Bi vekolîna matrixê tevliheviyê, bikarhêner dikarin qadên potansiyel ên çêtirbûnê nas bikin an balê bikişînin ser çînên taybetî yên ku dibe ku baldariya bêtir hewce bike.
Di tabloya Analîzê de dîmenek din a kêrhatî nexşeya girîngiya taybetmendiyê ye. Ev nexşe di pêşbîniyên modelê de girîngiya têkildariya taybetmendiyên cihêreng nîşan dide. Bi têgihiştina kîjan taybetmendiyan bandorek herî girîng li ser biryarên modelê heye, bikarhêner dikarin di nav nimûneyên bingehîn û têkiliyên di daneyê de têgihiştinê bistînin. Ev agahdarî dikare ji bo endezyariya taybetmendiyê, destnîşankirina guhêrbarên girîng, û têgihîştina faktorên ku pêşbîniyên modelê dimeşînin hêja be.
Wekî din, tabloya Analyze agahdariya hûrgulî li ser daneyên têketinê yên ku ji bo perwerdekirina modelê têne bikar anîn peyda dike. Ev statîstîkên wekî hejmara rêzan, stûnan, û nirxên winda yên di daneyê de vedihewîne. Fêmkirina taybetmendiyên daneya têketinê dikare ji bikarhêneran re bibe alîkar ku pirsgirêkên kalîteya daneya potansiyel nas bikin, nûnertiya koma perwerdehiyê binirxînin, û di derbarê pêşdibistanên daneyê û endezyariya taybetmendiyê de biryarên agahdar bistînin.
Tabloya Analîzê di Tabloyên AutoML de komek amûr û agahdarî ya berfireh pêşkêşî dike da ku modela fêrbûna makîneya perwerdekirî analîz bike û şîrove bike. Ew metrîkên nirxandinê, dîtbarî, û têgihiştina performansa modelê û taybetmendiyên daneyê peyda dike. Bi karanîna vê agahiyê, bikarhêner dikarin di derbarê bicîhkirina modelê, dubarekirina modela bêtir, û çêtirkirina pêvajoya amadekirina daneyê de biryarên agahdar bidin.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê Maseyên AutoML:
- Çawa bikarhêner dikarin modela xwe bicîh bikin û di Tabloyên AutoML de pêşbîniyan bistînin?
- Ji bo danîna budçeyek perwerdehiyê di Tabloyên AutoML de çi vebijark hene?
- Bikarhêner çawa dikarin daneyên perwerdehiya xwe di Tabloyên AutoML de derxînin?
- Cûreyên daneyên cihêreng ên ku Tabloyên AutoML dikarin hilgirin çi ne?