モデル スコアの表示
モデル ビューには、機械学習アルゴリズムのトレーニングから得られたインサイトのコレクションが表示されます。メトリクスとチャートを使用して、実験バージョン内または異なる実験バージョン間で異なるモデルを比較できます。メトリクスを確認して、モデルのパフォーマンスと、スコア向上のためにモデルを改良する方法を確認します。
実験バージョンに最適なアルゴリズムが自動的に選択され、 のマークが表示されます。分類モデルの F1 スコアと、回帰モデルの R2 スコアに基づいて評価されます。
モデルがすでに ML 展開に展開されている場合は、 アイコンをクリックして展開を開きます。同じモデルから 1 つ以上の展開が作成されている場合は、、 の順にクリックし、目的の ML 展開を開きます。
メトリクスをテーブルに表示する
機械学習の問題のタイプに応じて、さまざまなメトリクスを使用できます。
次の手順を実行します。
-
[モデル メトリクス] テーブルの右上にある、 をクリックします。
-
表示するメトリクスを選択します。
モデル メトリクスの表示
モデル メトリクスを表示するときに使用できるフィルターは複数あります。[モデル メトリクス] テーブルのすぐ上にあるドロップダウン メニューを展開して、モデルのフィルター オプションを確認します。
実験バージョンや使用したアルゴリズムで、モデルをフィルタリングすることもできます。最もパフォーマンスの高いモデルのメトリクスを含めるには、[トップ パフォーマー] フィルターを使用します。[選択したモデル] フィルターには、選択したモデルのモデル メトリクスが含まれます。[展開済み] フィルターを使用すると、展開済みのモデルのメトリクスが含まれます。
フィルターを組み合わせると、適用されたフィルターのすべてに一致するモデル メトリクスが表示されます。
ホールドアウト スコアとトレーニング スコアの比較
モデル ビューに表示されるメトリクスは、トレーニング後にモデルのパフォーマンスを検証するために使用される自動ホールドアウト データに基づいています。クロス検証中に生成されたトレーニング メトリクスを表示し、ホールドアウト メトリクスと比較することもできます。[トレーニング データ メトリクスを表示する] をオンまたはオフに切り替えて、トレーニング データ モデル スコアの列を表示します。 多くの場合、これらのスコアは類似していますが、大幅に異なる場合は、データ漏洩やオーバーフィットの問題が発生している可能性があります。
次の手順を実行します。
-
[モデル メトリクス] テーブルで、モデルを選択します。
-
[トレーニング データ メトリクスを表示する] をクリックします。
ハイパーパラメーター値の表示
各アルゴリズムでトレーニングに使用されるハイパーパラメーター値を表示できます。ハイパーパラメーターの詳細については、「ハイパーパラメーターの最適化」を参照してください。
次の手順を実行します。
-
[モデル メトリクス] テーブルで、[ハイパーパラメーター] 列の [] をクリックします。
ハイパーパラメーター値がポップアップ ウィンドウに表示されます。
実験構成の表示
[実験構成] パネルには、現在選択されているモデルの実験バージョンの構成が表示されます。
次の手順を実行します。
-
実験バージョンでモデルを選択します。
-
または [構成を表示] をクリックして、[実験構成] パネルを開きます。