Ulepszanie modeli

Po utworzeniu kilku początkowych modeli trzeba je ulepszyć, aby zwiększyć ich efektywność i potencjalną dokładność. Wyniki modelu wskazują różne miary tej efektywności. Chociaż celem ulepszania modeli jest zwiększanie tych wyników, wyższy wynik nie zawsze oznacza lepszy model.

Możesz udoskonalić swoje modele, wykluczając lub uwzględniając cechy, zmieniając dane do uczenia i modyfikując inne parametry konfiguracyjne. W ten sposób możesz porównać różne wersje, aby zobaczyć, jaki wpływ przyniosą wprowadzone zmiany.

Interpretując wyniki, dowiesz się, jak ulepszyć model. Wartości różnych wskaźników mogą dać wgląd w to, co trzeba zrobić, aby poprawić wynik.

Wymagania i uprawnienia

Więcej informacji na temat wymagań dotyczących użytkowników w kontekście pracy z eksperymentami uczenia maszynowego zawiera temat Praca z eksperymentami.

Konfiguracja nowej wersji

Po uruchomieniu wersji eksperymentu możesz w razie potrzeby udoskonalić modele, tworząc nową wersję.

Wykonaj następujące czynności:

1. Na karcie Dane, Modele lub Analizuj wybierz model, który ma być podstawą nowej wersji.

2. Kliknij Wyświetl konfigurację.

   Otworzy się panel konfiguracji eksperymentu.

3. Kliknij Nowa wersja.

Po utworzeniu nowej wersji możesz wprowadzić zmiany w jej konfiguracji, takie jak:

• Wykluczanie istniejących cech

• Uwzględnianie poprzednio wykluczonych cech

• Zmiana lub odświeżenie zestawu danych

• Wybór lub usuwanie wyboru algorytmów

Więcej informacji na temat tych opcji znajduje się w poniższych sekcjach.

Podczas tworzenia nowej wersji kliknij ikonę filtru w obszarze Cechy w panelu konfiguracji eksperymentu. Podczas filtrowania możesz łatwiej zwizualizować, które cechy zostały wprowadzone od czasu zmiany zestawu danych do uczenia. Możesz także zobaczyć, które cechy zostały poddane inżynierii automatycznej, a które nie.

Ulepszanie zestawu danych

Jeśli model nie osiąga dobrych wyników, warto przejrzeć zestaw danych, aby rozwiązać ewentualne problemy. Więcej informacji o ulepszaniu zestawu danych zawiera temat Przygotowywanie zestawu danych do uczenia.

Wykluczanie cech

Więcej cech niekoniecznie oznacza lepszy model. Aby ulepszyć model, trzeba wykluczyć niewiarygodne i nieistotne cechy, takie jak:

• Cechy ze zbyt wysoką korelacją. Spośród dwóch skorelowanych cech wyklucz tę, która ma mniejszą ważność.

• Cechy o zbyt niskiej ważności. Te cechy nie mają żadnego wpływu na to, czego próbujesz się dowiedzieć.

• Cechy o zbyt wysokim znaczeniu. Może ono być spowodowane wyciekiem danych.

Przeprowadź test, aby usunąć cechę z danych do uczenia, a następnie ponownie uruchom uczenie i sprawdź, czy ulepszy to model. Czy ma to duży wpływ na wynik modelu czy nie ma żadnego?

Wykonaj następujące czynności:

1. Otwórz eksperyment z Katalogu.

2. Na karcie Dane, Modelelub Analizuj wybierz model, który ma być podstawą nowej wersji.

3. Kliknij Wyświetl konfigurację.

   Otworzy się panel konfiguracji eksperymentu.

4. Kliknij Nowa wersja, aby skonfigurować nową wersję eksperymentu.

5. W obszarze Cechy wyczyść pole wyboru każdej cechy, której nie chcesz używać podczas uczenia.

Dodawanie cech

Jeśli model nadal nie osiąga dobrych wyników, być może cechy, które mają związek z celem, nie zostały jeszcze przechwycone w zestawie danych. Możesz ponownie przetworzyć zestaw danych i zmienić jego przeznaczenie, aby zoptymalizować jakość danych oraz dodać nowe funkcje i informacje. Gdy nowy zbiór danych będzie gotowy, można będzie go dodać do przyszłych wersji eksperymentu. Zob. Zmiana i odświeżenie zestawu danych.

Więcej informacji o przechwytywaniu i inżynierii nowych cech zawiera temat Tworzenie nowych kolumn cech.

Wybór algorytmów

W oparciu o typ danych kolumny celu automatycznie wybierane są odpowiednie algorytmy do uczenia. Warto wykluczyć algorytmy, które nie działają tak dobrze lub są wolniejsze. Dzięki temu nie musisz tracić na nie czasu potrzebnego na uczenie.

Więcej informacji na temat wybierania algorytmów zawiera temat Omówienie algorytmów modeli.

Wykonaj następujące czynności:

1. Otwórz eksperyment z Katalogu.

2. Na karcie Dane, Modelelub Analizuj wybierz model, który ma być podstawą nowej wersji.

3. Kliknij Wyświetl konfigurację.

   Otworzy się panel konfiguracji eksperymentu.

4. Kliknij Nowa wersja, aby skonfigurować nową wersję eksperymentu.

5. W obszarze Algorytmy wyczyść pola wyboru wszystkich algorytmów, których nie chcesz używać do uczenia.

Zmiana i odświeżenie zestawu danych

Jeśli dane do uczenia zmieniły się od czasu ostatniej wersji eksperymentu, możesz zmienić lub odświeżyć zestaw danych na potrzeby przyszłych wersji eksperymentu.

Może się to przydać, gdy zechcesz porównać wskaźniki i skuteczność modelu dla różnych zbiorów danych w ramach tego samego eksperymentu. Przydaje się to na przykład, jeśli:

• Dostępny jest nowy zestaw rekordów danych lub wprowadzono aktualizacje pierwotnego zestawu rekordów danych. Na przykład transakcje z ostatniego miesiąca mogły stać się dostępne i mogą się nadawać do wykorzystania do uczenia lub mógł zostać zidentyfikowany i rozwiązany problem z gromadzeniem danych.

• Oryginalny zestaw danych do uczenia został ponownie przetworzony lub dostosowany do innych celów, być może w celu ulepszenia uczenia modeli. Na przykład mogła zostać ulepszona logika definiowania wartości kolumn cech lub nawet dodano nowe kolumny cech.

Zmiana lub odświeżenie zestawu danych nie powoduje zmiany istniejących modeli, które zostały już nauczone na podstawie poprzednich wersji eksperymentu. W wersji eksperymentu modele są uczone wyłącznie na danych do uczenia zdefiniowanych w tej konkretnej wersji.

Wymagania

Gdy zmienisz lub odświeżysz zestaw danych dla nowej wersji eksperymentu, nowy zestaw danych musi spełniać następujące wymagania:

• Nazwa i typ cechy kolumny celu muszą być takie same jak celu w oryginalnym zestawie danych do uczenia.

• Liczba odrębnych wartości w kolumnie celu musi mieścić się w tym samym zakresie, jaki jest wymagany dla danego typu eksperymentu. Na przykład w przypadku eksperymentu klasyfikacji wieloklasowej kolumna celu w nowym zestawie danych musi nadal zawierać od trzech do dziesięciu unikatowych wartości. Informacje o konkretnych zakresach zawiera temat Określanie typu tworzonego modelu.

Pozostałe kolumny cech mogą być zupełnie nowe, mieć inne nazwy i zawierać inne dane.

Zmiana zestawu danych

Wykonaj następujące czynności:

1. Na karcie Dane, Modelelub Analizuj wybierz model, który ma być podstawą nowej wersji.

2. Kliknij Wyświetl konfigurację.

   Otworzy się panel konfiguracji eksperymentu.

3. Kliknij Nowa wersja, aby skonfigurować nową wersję eksperymentu.

4. W obszarze Dane do uczenia kliknij Zmień zestaw danych.

5. Wybierz lub prześlij nowy zestaw danych.

Odświeżanie zestawu danych

Wykonaj następujące czynności:

1. Na karcie Dane, Modelelub Analizuj wybierz model, który ma być podstawą nowej wersji.

2. Kliknij Wyświetl konfigurację.

   Otworzy się panel konfiguracji eksperymentu.

3. Kliknij Nowa wersja, aby skonfigurować nową wersję eksperymentu.

4. W obszarze Dane do uczenia kliknij Odśwież zestaw danych.

   Jeśli odświeżenie zestawu danych będzie dostępne, otrzymasz powiadomienie. Zestaw danych jest zwykle odświeżany, gdy istniejący plik danych zostanie zastąpiony przez utworzenie nowego pliku o tej samej nazwie.

Uruchamianie udoskonalonej wersji

Po zakończeniu konfigurowania wersji możesz ją uruchomić.

Wykonaj następujące czynności:

• Kliknij Uruchom v2 w prawym dolnym rogu ekranu.

  (Tekst na przycisku zależy od liczby uruchomionych dotychczas wersji).

Porównywanie wersji eksperymentu

Po zakończeniu uczenia nowej wersji porównaj ją ze starą, aby zobaczyć efekt wprowadzonych zmian. Istnieją różne możliwości porównywania modeli w różnych wersjach eksperymentu.

Szybka analiza

Użyj kart Modele i Dane w eksperymencie, aby porównać wersję ze starszymi wersjami. Na karcie Modele możesz wykonywać następujące czynności:

• Wyświetl wyniki w tabeli Wskaźniki modelu.

• Przełączaj modele, aby zobaczyć różnice w Podsumowaniu uczenia modelu i na innych automatycznie wygenerowanych wykresach.

Więcej informacji na temat szybkiej analizy modelu zawiera temat Przeprowadzanie szybkiej analizy modelu.

Dogłębna analiza

Aby bardziej zagłębić się w analizę modelu, przełącz w eksperymencie na karty Porównaj i Analizuj. Te karty oferują wbudowane środowisko analityczne, w którym można interaktywnie oceniać modele na bardziej szczegółowym poziomie.

Karta Porównaj umożliwia porównanie wyników modeli i hiperparametrów we wszystkich modelach. Karta Analiza umożliwia koncentrację na konkretnym modelu w celu oceny dokładności predykcji, ważności cech i innych szczegółów.

Więcej informacji zawierają tematy Porównanie modeli oraz Szczegółowa analiza modelu.

Zmiana ustawień optymalizacji modelu

Inteligentną optymalizację można wyłączyć po uruchomieniu wersji, w której została aktywowana. Umożliwia to wykorzystanie wniosków uzyskanych dzięki inteligentnej optymalizacji, a jednocześnie zapewnia kontrolę potrzebną do wprowadzania minimalnych poprawek. Zamiast tego możesz włączyć inteligentną optymalizację modelu po uruchomieniu jednej lub większej liczby wersji, w przypadku których to ustawienie było wyłączone.

Optymalizacja hiperparametrów to ustawienie, które warto włączyć podczas udoskonalania modelu. Z reguły nie zaleca się włączania tego ustawienia w pierwszej wersji eksperymentu.

Możesz także zmienić to, czy uczenie ma uwzględniać czas, lub zmienić kolumnę używaną jako indeks daty.

Wykonaj następujące czynności:

1. Kliknij Wyświetl konfigurację.

2. W razie potrzeby kliknij Nowa wersja, aby skonfigurować nową wersję eksperymentu.

3. W panelu rozwiń pozycję Optymalizacja modelu.

4. Przełącz ustawienia Inteligentna i Ręczna, aby włączyć lub wyłączyć inteligentną optymalizację modelu.

5. Jeśli chcesz aktywować optymalizację hiperparametrów, kliknij pole wyboru Optymalizacja hiperparametrów i ustaw maksymalny czas uczenia.

6. W sekcji Czasowy podział test/uczenie możesz zmienić ustawienia uczenia opartego na czasie:

   1. Aby włączyć szkolenie z uwzględnieniem czasu, zmień domyślną wartość Brak, wybierając określoną kolumnę Indeks daty w zestawie danych.

   2. Aby wyłączyć szkolenie z uwzględnieniem czasu, ustaw Indeks daty na wartość Brak.

   3. Zmiana wybranej kolumny Indeks daty na inną kolumnę.

Usuwanie wersji eksperymentu

Wersje eksperymentu, których nie chcesz zachować, możesz usunąć. Zwróć uwagę, że wszystkie modele w wersjach eksperymentu również zostaną usunięte i nie będzie można ich odzyskać.

Wykonaj następujące czynności:

1. Przejdź do karty Modele.

2. W tabeli Wskaźniki modelu wybierz model z wersji eksperymentu, którą chcesz usunąć.

   WskazówkaMożesz także wybrać model, gdy jesteś na kartach Dane lub Analizuj, korzystając z menu rozwijanego na pasku narzędzi.

3. W prawym dolnym rogu kliknij Usuń <numer wersji>.

4. W oknie dialogowym potwierdzenia kliknij Usuń.