检查模型
为了评估机器学习模型，您需要能够理解模型得分和度量。在某些情况下，了解每个字段和值如何影响预测结果，为什么会发生某些事情可能比做出预测更重要。
工作流
在查看模型时，请完成此分步工作流程以获得最佳结果。
步骤 1：理解概念
在开始审查模型指标之前，对基本概念有一个基本的了解可能会有所帮助。在 Qlik AutoML 中，模型指标通常分为：
此外，还有许多不同的算法可用于训练模型。有关更多信息，请参阅理解模型算法。
步骤 2：使用界面进行分析
下一步是使用 Qlik AutoML 来评估训练结果。您可以在实验界面中的各个选项卡之间切换，以执行以下操作：
-
检查训练数据，确定它在训练过程中是如何预处理的
-
查看 AutoML 如何通过更改特性选择来优化模型的摘要
-
对核心模型指标进行概括性分析
-
通过对单个模型的深入比较和分析进行更深入的挖掘
有关完整详细信息，请参阅以下指南：
步骤 3：根据需要优化模型
分析完模型后，您可以对其进行优化以改进结果。
在您的实验中，默认情况下会激活智能模型优化。此功能通过排除可能影响模型性能的特性自动为您优化模型。假设您有一个准备充分的数据集，结果应该已经准备就绪或几乎准备好部署。
您也可以在不进行智能优化的情况下开始训练，或者在用它运行一个或多个版本后将其关闭。如果您需要对训练过程进行更多控制，这很有用。
在模型部署之前或之后可能需要进行额外的改进。例如，在更改或刷新训练数据后，您可能需要重新训练模型。
要了解有关如何优化模型的更多信息，请参阅优化模型。
完成优化过程后，您就准备好部署最佳模型了。