AutoML పట్టికలలోని విశ్లేషణ ట్యాబ్ శిక్షణ పొందిన మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్ గురించి వివిధ ముఖ్యమైన సమాచారం మరియు అంతర్దృష్టులను అందిస్తుంది. ఇది మోడల్ పనితీరును అర్థం చేసుకోవడానికి, దాని ప్రభావాన్ని అంచనా వేయడానికి మరియు అంతర్లీన డేటాపై విలువైన అంతర్దృష్టులను పొందేందుకు వినియోగదారులను అనుమతించే సమగ్ర సాధనాలు మరియు విజువలైజేషన్లను అందిస్తుంది.
విశ్లేషణ ట్యాబ్లో అందుబాటులో ఉన్న కీలకమైన సమాచారంలో మోడల్ మూల్యాంకన కొలమానాలు ఒకటి. ఈ కొలమానాలు మోడల్ పనితీరు యొక్క పరిమాణాత్మక అంచనాను అందిస్తాయి, వినియోగదారులు దాని ఖచ్చితత్వం మరియు అంచనా సామర్థ్యాలను అంచనా వేయడానికి అనుమతిస్తుంది. AutoML టేబుల్స్ ఖచ్చితత్వం, ఖచ్చితత్వం, రీకాల్, F1 స్కోర్ మరియు రిసీవర్ ఆపరేటింగ్ క్యారెక్ట్రిక్ కర్వ్ (AUC-ROC) కింద ఉన్న ప్రాంతం వంటి అనేక సాధారణంగా ఉపయోగించే మూల్యాంకన కొలమానాలను అందిస్తుంది. మోడల్ పనితీరు ఎంత బాగా ఉందో అర్థం చేసుకోవడానికి ఈ కొలమానాలు వినియోగదారులకు సహాయపడతాయి మరియు విభిన్న మోడల్లు లేదా పునరావృత్తులు సరిపోల్చడానికి ఉపయోగించవచ్చు.
మూల్యాంకన కొలమానాలతో పాటు, విశ్లేషణ ట్యాబ్ మోడల్ వివరణ మరియు విశ్లేషణలో సహాయపడటానికి వివిధ విజువలైజేషన్లను కూడా అందిస్తుంది. అటువంటి విజువలైజేషన్ అనేది కన్ఫ్యూజన్ మ్యాట్రిక్స్, ఇది వివిధ తరగతులలో మోడల్ అంచనాల యొక్క వివరణాత్మక విచ్ఛిన్నతను అందిస్తుంది. ఈ మాతృక వినియోగదారులకు నిజమైన పాజిటివ్లు, నిజమైన ప్రతికూలతలు, తప్పుడు పాజిటివ్లు మరియు తప్పుడు ప్రతికూలతల పరంగా మోడల్ పనితీరును అర్థం చేసుకోవడానికి సహాయపడుతుంది. కన్ఫ్యూజన్ మ్యాట్రిక్స్ని పరిశీలించడం ద్వారా, వినియోగదారులు మెరుగుదల యొక్క సంభావ్య ప్రాంతాలను గుర్తించవచ్చు లేదా మరింత శ్రద్ధ అవసరమయ్యే నిర్దిష్ట తరగతులపై దృష్టి పెట్టవచ్చు.
విశ్లేషణ ట్యాబ్లోని మరొక ఉపయోగకరమైన విజువలైజేషన్ ఫీచర్ ప్రాముఖ్యత ప్లాట్. ఈ ప్లాట్ మోడల్ అంచనాలలో విభిన్న లక్షణాల సాపేక్ష ప్రాముఖ్యతను చూపుతుంది. మోడల్ నిర్ణయాలపై ఏ ఫీచర్లు అత్యంత ముఖ్యమైన ప్రభావాన్ని కలిగి ఉన్నాయో అర్థం చేసుకోవడం ద్వారా, వినియోగదారులు డేటాలోని అంతర్లీన నమూనాలు మరియు సంబంధాలపై అంతర్దృష్టులను పొందవచ్చు. ఫీచర్ ఇంజనీరింగ్, ముఖ్యమైన వేరియబుల్లను గుర్తించడం మరియు మోడల్ అంచనాలను నడిపించే కారకాలను అర్థం చేసుకోవడం కోసం ఈ సమాచారం విలువైనది.
ఇంకా, విశ్లేషణ ట్యాబ్ మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించే ఇన్పుట్ డేటా గురించి వివరణాత్మక సమాచారాన్ని అందిస్తుంది. ఇది డేటాసెట్లోని అడ్డు వరుసల సంఖ్య, నిలువు వరుసలు మరియు తప్పిపోయిన విలువలు వంటి గణాంకాలను కలిగి ఉంటుంది. ఇన్పుట్ డేటా యొక్క లక్షణాలను అర్థం చేసుకోవడం వల్ల సంభావ్య డేటా నాణ్యత సమస్యలను గుర్తించడం, శిక్షణా సమితి యొక్క ప్రాతినిధ్యాన్ని అంచనా వేయడం మరియు డేటా ప్రిప్రాసెసింగ్ మరియు ఫీచర్ ఇంజనీరింగ్ గురించి సమాచారం తీసుకునే నిర్ణయాలు తీసుకోవడంలో వినియోగదారులు సహాయపడగలరు.
AutoML పట్టికలలోని విశ్లేషణ ట్యాబ్ శిక్షణ పొందిన మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్ను విశ్లేషించడానికి మరియు అర్థం చేసుకోవడానికి సాధనాలు మరియు సమాచారాన్ని సమగ్రమైన సూట్ను అందిస్తుంది. ఇది మోడల్ పనితీరు మరియు డేటా లక్షణాలపై మూల్యాంకన కొలమానాలు, విజువలైజేషన్లు మరియు అంతర్దృష్టులను అందిస్తుంది. ఈ సమాచారాన్ని ఉపయోగించుకోవడం ద్వారా, వినియోగదారులు మోడల్ డిప్లాయ్మెంట్, తదుపరి మోడల్ పునరావృత్తులు మరియు డేటా తయారీ ప్రక్రియలో మెరుగుదలల గురించి సమాచార నిర్ణయాలు తీసుకోవచ్చు.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు ఆటోఎంఎల్ టేబుల్స్:
- వినియోగదారులు వారి మోడల్ని ఎలా ఉపయోగించగలరు మరియు AutoML పట్టికలలో అంచనాలను ఎలా పొందవచ్చు?
- AutoML పట్టికలలో శిక్షణ బడ్జెట్ను సెట్ చేయడానికి ఏ ఎంపికలు అందుబాటులో ఉన్నాయి?
- వినియోగదారులు వారి శిక్షణ డేటాను AutoML పట్టికలలోకి ఎలా దిగుమతి చేసుకోవచ్చు?
- AutoML పట్టికలు నిర్వహించగల విభిన్న డేటా రకాలు ఏమిటి?