モデルの評価タスクインテリジェンス

  • リリースバージョン: Washingtondc
  • 更新日 2024年02月01日
  • 1 読むのに数分読む
  • 機械学習モデルのパフォーマンスを評価すると、目的の結果を達成するためのモデルの使用方法とトレーニング方法を決定するのに役立ちます。

    概要

    [モデルの評価] 画面では、モデルのパフォーマンスを評価できます。モデルをトレーニングまたは再トレーニングすると、 [モデルの評価] 画面に、最新のデータに対するモデルの平均パフォーマンスの推定値が表示されます。
    注:
    通常、モデルのパフォーマンスには日によって多少のばらつきが見られます。パフォーマンスは、時間の経過とともに推定パフォーマンスに平均化する傾向があります。

    オートフィルされたフィールド値の推定数、最終トレーニング日、およびサンプルテスト結果を示すモデル画面を評価します

    [モデルの評価] 画面では、レコードのサンプルに関する予測の例を表示することもできます。これらの例は予測を示していますが、必ずしもモデルの品質や平均パフォーマンスを反映しているわけではありません。[モデルの評価] 画面で提供される推定値と [ 監視 ] ページのレポートは、はるかに多くのケースから計算されます。

    [モデルを評価] 画面を使用して、各フィールドに対して次のいずれかの設定を選択することもできます。

    • フィールドに予測値をオートフィルします。
    • フィールドの予測値に関する推奨事項が提供されます。
    • 監視のみ を行い、フィールドの予測モデルはバックグラウンドでのみ実行します。
    • フィールドの予測をオフにします

    監視モード

    監視モードでは、予測をレコードに適用せずに、フィールドレベルでモデルのパフォーマンスを監視できます。モデルはバックグラウンドでのみ実行され、パフォーマンスに満足するまでトレーニングおよび再トレーニングできます。モデルの編集時に [モデルを評価] 画面からモデルフィールドを監視モードに設定できます。

    を使用して、モデルのパフォーマンス タスクインテリジェンスアドミンコンソールを表示および追跡できます。「タスクインテリジェンス 分析と監視」を参照してください。