分析模型
Qlik AutoML 为分析您在实验中训练的模型提供了丰富的视觉体验。您可以使用一个简单的界面来分析关键模型指标，该界面包括自动生成的摘要和可视化。要进行更详细的分析和比较，您可以使用嵌入式分析。
在您开始之前
在分析模型之前，对模型审查概念有一个基本的了解可能会有所帮助。这包括模型分数、特性重要性和算法。
如需相关信息，请参阅了解模型审查概念。
快速分析
通过快速分析，您可以快速了解模型训练的进展情况以及生成的模型的质量。
在深入分析之前，建议您打开数据选项卡，查看是如何处理训练数据的。这可能很重要，因为在版本中可能会发现特性不可用。
打开实验中的模型选项卡，查看训练结果的概览。您可以快速比较模型并确定表现最佳的模型。您在此选项卡中看到的信息取决于您是否使用智能模型优化，以及您的实验的问题类型。
有关综合指南，请参阅执行快速模型分析。
模型比较
使用嵌入式分析对您的模型进行交互式、深入的比较。您可以在比较选项卡中执行这些比较。
在模型比较期间，您可以：
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比较所有模型的所有可用模型指标。
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查看和比较所有模型的训练和保持分数。
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比较所有模型的超参数值。
有关综合指南，请参阅比较模型。
详细分析
在实验的分析选项卡中，对特定模型进行详细分析。使用嵌入式分析进行详细分析。您可以交互式地筛选数据，以更好地了解特定数据集群的模型性能。
通过详细的模型分析，您可以识别由训练数据引起的问题，并更多地了解模型的优缺点。
有关综合指南，请参阅执行 详细的模型分析。
后续步骤
您的后续步骤可能取决于您如何优化自己的模型。
智能模型优化理想地创建了一个模型，该模型可以在优化很少或没有进一步优化的情况下部署。模型的质量仍然取决于训练数据和实验配置的质量。在分析了模型并解决了数据质量或实验配置方面的任何其他问题后，您就可以部署表现最佳的模型了。
如果在运行智能模型优化后发现了其他问题，或者从一开始就关闭了智能模型优化，则可以手动配置实验的新版本以改进所得的模型。
优化步骤的示例包括：
在没有智能优化的情况下启动后打开智能优化。
运行带有智能优化的版本后关闭智能优化。这让您可以根据需要对配置进行调整。
更改或刷新训练数据。
更改包含的特性。
更改特性数据的处理方式（例如，更改特性的特性类型）。
当您达到预期结果时，部署最佳模型。有关更多信息，请参阅：