Ana içeriğe geç Tamamlayıcı içeriğe geç

Eğitim verileriniz hakkında içgörüleri görüntüleme

Siz eğitim verileri ekleyip eğitimin sürümlerini çalıştırdıkça verilerinizin nasıl işlendiğine dair içgörülere erişebilirsiniz. İçgörüler; deneyinizde hedef ve özellikler hakkında, kullanımdan kaldırılan, kullanıma açık olmayan ve özel işlemlerle şifrelenecek özellikler gibi bilgiler sağlar.

İçgörüler sütunu, Şema Şema görünümü bölümündeyken Veri sekmesinde bulunur. Kısaltılan içgörüler, Tablo Veri görünümü bölümünde de mevcuttur. İçgörüler, deney içinde eğitilen her bir model için ayrı ayrı oluşturulur.

Şema görünümü bölümündeki İçgörüler sütunu

Eğitim veri kümesinde her bir özellik sütunu hakkında gösterilen içgörüler

İçgörüler şu durumlarda oluşturulur:

  • Eğitim verilerini ekledikten veya değiştirdikten sonra henüz herhangi bir deney sürümü çalıştırmadığınızda.

  • Her deney sürümü çalıştırıldıktan sonra. Eğitilen her model için ayrı bir içgörü kümesi oluşturulur.

İçgörüler, bir sürümün çalıştırılmasından önce ve sonra farklı olabilir. Bunun nedeni, eğitim başladığında AutoML'in verilerinizi önceden işleyip verilerle ilgili sorunları daha ayrıntılı bir şekilde tanılayabilmesidir. Daha fazla bilgi için bk. Otomatik veri hazırlama ve dönüştürme.

Eğitimden önce içgörüleri görüntüleme

Deneyin bir sürümünü çalıştırmadan önce mevcut eğitim verilerinin nasıl yorumlandığını görmek için İçgörüler'i analiz edebilirsiniz. Bu içgörüler, sürümü çalıştırmanızın ardından değişebilir.

  1. Bir deneyde, deney sürümü için kullanmak istediğiniz eğitim verilerini eklediğinizden emin olun.

  2. Veri sekmesini açın.

  3. Tablo satırları Şema görünümünde olduğunuzdan emin olun.

  4. İçgörüler sütununu analiz edin. Araç ipuçları, içgörülerin iç yüzüne dair ek bağlam sağlar. Her bir içgörünün ne anlama geldiğine dair daha ayrıntılı açıklamalar için bk. Veri kümesi içgörülerini yorumlama.

Bir model için içgörüleri görüntüleme

Modeller bir deney sürümü için eğitimi bitirdikten sonra bir model seçin ve verilerin nasıl yönetildiğini inceleyin.

  1. Bir deney sürümü çalıştırın ve ardından Veri sekmesini açın.

  2. Araç çubuğundaki açılan listeden bir model seçin.

  3. Tablo satırları Şema görünümünde olduğunuzdan emin olun.

  4. İçgörüler sütununu analiz edin. Araç ipuçları, içgörülerin iç yüzüne dair ek bağlam sağlar. Her bir içgörünün ne anlama geldiğine dair daha ayrıntılı açıklamalar için bk. Veri kümesi içgörülerini yorumlama.

Veri kümesi içgörülerini yorumlama

Aşağıdaki tabloda, şema görünümünde görüntülenebilecek olası içgörüler hakkında daha fazla ayrıntı sağlanmaktadır.

Şema görünümünde veri kümesi içgörüleri
İçgörüAnlamıYapılandırma üzerindeki etkisiİçgörü belirlendiğindeEk referanslar
SabitSütun, tüm satırlar için aynı veriyi barındırıyor.Bu sütun hedef olarak kullanılamaz veya özellik olarak eklenemez.Sürümü çalıştırmadan önce ve çalıştırdıktan sonraNicelik
One-hot encodedÖzellik türü kategorik ve sütun 14'ten daha az benzersiz değer içeriyor.Yapılandırmayı etkilemez.Sürümü çalıştırmadan önce ve çalıştırdıktan sonraKategorik kodlama
Etki kodlandıÖzellik türü kategorik ve sütun 14 veya daha fazla benzersiz değer içeriyor.Yapılandırmayı etkilemez.Sürümü çalıştırmadan önce ve çalıştırdıktan sonraKategorik kodlama
Yüksek nicelikSütun, çok fazla sayıda benzersiz değeri içeriyor ve özellik olarak kullanılırsa model performansını olumsuz etkileyebilir.Sütun, hedef olarak kullanılamaz. Özellik seçilirken otomatik olarak hariç tutulacak ancak gerekirse yine de eklenebilir.Sürümü çalıştırmadan önce ve çalıştırdıktan sonraNicelik
Seyrek veriSütunda çok fazla null değer var.Bu sütun hedef olarak kullanılamaz veya özellik olarak eklenemez.Sürümü çalıştırmadan önce ve çalıştırdıktan sonraNull değerler için atanan değer
Yetersiz temsil edilen sınıfSütun, 10'dan daha az satıra sahip bir sınıf içeriyor.Sütun, hedef olarak kullanılamaz ancak özellik olarak eklenebilir.Sürümü çalıştırmadan önce ve çalıştırdıktan sonra-
<number of> otomatik tasarlanmış özelliklerSütun, otomatik tasarlanmış özellikler oluşturmak için kullanılabilecek üst özelliktir.Bu üst özellik bir tarih özelliği olarak yorumlanırsa yapılandırmadan otomatik olarak kaldırılır. Bunun yerine, ondan oluşturulabilecek otomatik tasarlanmış tarih özelliklerini kullanmanız önerilir. Bu ayarı geçersiz kılmak ve otomatik tasarlanmış özellikler yerine özelliği dahil etmek mümkündür.Sürümü çalıştırmadan önce ve çalıştırdıktan sonraOtomatik özellik mühendisliği
Otomatik tasarlanmış özelliklerSütun, bir üst tarih özelliğinden üretilebilen veya üretilmiş olan otomatik tasarlanmış bir özelliktir. Orijinal veri setinde görünmüyordu.Deney eğitimi sırasında bu otomatik mühendislik özelliklerinden birini veya birden fazlasını kaldırabilirsiniz. Üst özelliğin özellik türünü kategorik olarak değiştirirseniz otomatik tasarlanmış tüm özellikler kaldırılır.Sürümü çalıştırmadan önce ve çalıştırdıktan sonraOtomatik özellik mühendisliği
Tarih olarak işlenemediSütun muhtemelen tarih ve saat bilgilerini içerir ancak otomatik tasarlanmış tarih özellikleri oluşturmak için kullanılamaz.Özellik yapılandırmadan çıkarılır. Bu ana özellikten daha önce otomatik tasarlanmış özellikler oluşturulmuşsa bunlar gelecekteki deney sürümlerinden kaldırılır. Deneyde özelliği kullanmaya devam edebilirsiniz ancak özellik türünü kategorik olarak değiştirmeniz gerekir.Sürümü çalıştırdıktan sonraTarih özelliği mühendisliği
Olası serbest metinSütun, serbest metin özelliği olarak kullanılabilir.Serbest metin özelliği türü, sütuna atanır. Özelliğin serbest metin olarak işlenip işlenemediğini onaylamak için bir deney sürümü çalıştırmanız gerekir.Sürümü çalıştırmadan önceSerbest metin verilerini yönetme
Serbest metinSütunun serbest metin içerdiği onaylanmıştır. Serbest metin olarak işlenebilir.Özellik için ek yapılandırma gerekmez.Sürümü çalıştırdıktan sonraSerbest metin verilerini yönetme
Serbest metin olarak işlenemediAyrıntılı analizin sonucuna göre sütun, serbest olarak işlenemez.Bir sonraki deney sürümü için yapılandırmada özelliğin seçimini kaldırmanız gerekir. Özellik yüksek niceliğe sahip değilse alternatif olarak özellik türünü kategorik olarak değiştirebilirsiniz.Sürümü çalıştırdıktan sonraSerbest metin verilerini yönetme
Hedef sızıntısıÖzelliğin, hedef sızıntısından etkilendiğinden şüphelenilir. Böyle bir durum varsa tahmin etmeye çalıştığınız hedef sütun hakkında bilgiler içerir. Hedef sızıntısı olan özellikler size model performansı hakkında yanıltıcı bir güven hissi verebilir. Gerçek dünyadaki tahminlerde bunlar, modelin çok düşük performans sergilemesine neden olur.Özellik, modeli eğitmek için kullanılmamıştır.Sürümü çalıştırdıktan sonraVeri sızıntısı
Düşük permütasyon önemiÖzellik, yarattıysa bile model tahmini üzerinde fazla etki yaratmamıştır. Bu özellikleri kaldırmak, istatistiksel gürültüyü azaltarak model performansını iyileştirir.Özellik, modeli eğitmek için kullanılmamıştır.Sürümü çalıştırdıktan sonraPermütasyon önemini anlama
Yüksek korelasyon oranıÖzellik, deneydeki bir veya daha fazla diğer özellikle yüksek korelasyon oranına sahiptir. Birbiriyle yüksek korelasyon oranına sahip özellikler içermesi, model performansını düşürür.Özellik, modeli eğitmek için kullanılmamıştır. Yüksek korelasyon oranına sahip olduğu özellik, yüksek korelasyon nedeniyle kullanımdan kaldırılmamış, ancak düşük permütasyon önemi gibi başka bir nedenle kullanımdan kaldırılmış olabilirdi.Sürümü çalıştırdıktan sonraKorelasyon

Bu sayfa size yardımcı oldu mu?

Bu sayfa veya içeriği ile ilgili bir sorun; bir yazım hatası, eksik bir adım veya teknik bir hata bulursanız, bize bildirin, düzeltelim!