시계열 모델 검토

모델 교육의 첫 번째 버전이 완료된 후, 결과 모델 메트릭과 권장 모델을 분석합니다.

실험 버전을 실행하면 결과 모델 메트릭 분석을 시작할 수 있는 모델 탭으로 이동됩니다. 데이터 탭으로 돌아가서 스키마 보기 및 데이터 보기에 액세스할 수 있습니다. 더욱 세부적인 분석은 비교 및 분석 탭에서 수행할 수 있습니다.

모델 메트릭 테이블 분석

이제 모델 탭에 있습니다. 모델 메트릭 섹션에서는 일반적인 품질 요구 사항을 기반으로 권장 모델이 강조 표시됩니다. 분석을 위해 가장 적합한 모델 이(가) 자동으로 선택되었습니다.

실험에서 교육된 모델로부터 세 가지 권장 사항이 제공됩니다. 하나의 모델이 두 개 이상의 권장 사항으로 표현될 수 있습니다. 권장 사항은 다음과 같습니다.

• 가장 적합한 모델: 성능이 뛰어난 정확도 메트릭과 예측 속도의 균형을 가장 잘 맞추는 모델입니다.

• 가장 정확한 모델: 균형을 유지하는 정확도 메트릭과 원시 정확도 메트릭에서 가장 높은 점수를 받은 모델입니다.

• 가장 빠른 모델: 강력한 정확도 관련 메트릭 외에도 가장 빠른 예측 속도를 제공하는 모델입니다.

사용자의 사용 사례에 가장 적합한 모델을 선택해야 합니다. 대부분의 경우, 가장 적합한 모델이 가장 유리한 옵션입니다. 하지만 예측 사용 사례에는 특정한 예측 속도나 정확도 메트릭이 필요할 수 있습니다.

최상위 모델 유형이 결정되는 방법에 대한 자세한 개요는 사용자에게 가장 적합한 모델 선택을 참조하십시오.

모델 교육 요약 분석

인터페이스 오른쪽에 있는 모델 교육 요약에 집중합니다. 시계열 실험의 경우, 모델 교육 요약에는 사용자가 만든 시계열 구성에 대한 세부 정보가 제공됩니다. 특히, 이제 최대 예측 기간이 확정되었으며 더 이상 예측치가 아니라는 것을 알 수 있습니다.

예측 창의 예측 오차 차트 분석

예측 창의 예측 오차 차트는 선택한 모델이 잘못된 값을 예측하는 비율에 대한 빠른 통찰력을 얻을 수 있는 자동 생성된 시각화입니다. 10번째, 50번째, 90번째 백분위수 오차를 볼 수 있습니다.

다음 단계

이 자습서에서는 교육 v1에서 식별된 최상의 모델을 배포하는 과정을 진행합니다. 시계열 모델 배포에 대한 다음 섹션으로 이동합니다.