审查和优化模型版本
第一个版本的模型训练完成后，分析生成的模型度量并配置新版本的实验，直到达到所需的结果。
当您运行实验版本时，您将进入模型视图，在那里您可以分析生成的模型指标。您可以随时切换到架构或数据视图。当需要返回到模型视图时，请单击模型视图 
图标。
当所有指标都填充到模型指标表中，并且顶级模型旁边会出现奖杯 
图标时，您就会知道第一个版本的训练已经完成。
分析模型
在模型视图中，我们可以看到顶级算法是用奖杯 图标进行评分的。这意味着这是基于 F1 分数的表现最好的模型。
模型视图显示性能最好的 v1 模型。
执行以下操作：
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在表的右上角，单击列选择器
按钮。在这里，您可以查看我们问题的所有可用指标，并根据需要添加或删除指标。选择要在表中显示的任何指标，或保留默认指标。使用列选择器在模型指标表中添加或删除度量
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在模型指标表中，单击算法筛选器下拉列表，然后选择与性能最高的模型相对应的算法。
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打开显示训练数据指标。
现在，您可以看到交叉验证训练中的度量，并将其与保持度量进行比较。对于每个保持度量列，都有一个对应的“训练”列，用于训练数据中的等效度量。
显示带训练数据度量的模型度量表
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单击清除筛选器，然后将显示训练数据指标切换回关闭状态。
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通过单击 F1 列标题，按性能从高到低对模型进行排序。您可以选择排除性能较低的算法，或者只关注最好的算法，以便在下一次训练迭代中更快获得结果。我们将在后面的部分中配置 v3 时解决这个问题。
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向下滚动到度量表下方，查看所选模型的可视化效果。
模型度量表和可视化。
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单击
或查看配置以展开实验配置窗格。 -
单击新建版本创建下一个实验版本的草稿。
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从 Permutation importance 图表以及实验配置窗格中的特性列表中，我们可以看到模型的第一次迭代非常依赖 DaysSinceLastService 特性，所有其他特性与之相比几乎没有任何意义。
实验配置窗格中的排列重要性度量，注明特性 DaysSinceLastService 的影响
这种差异，以及模型的极高性能，应该被视为有问题的迹象。在这种情况下，在数据收集过程中，没有定义逻辑来停止计算自客户上次取消订阅后的天数。结果，该模型学会了将上次服务票后的大量天数与 Churned 字段中 yes 的值相关联。
这是数据泄漏的一个例子，因为在真实世界场景中，模型只有在做出预测之前才能访问信息，并且该字段中包含的天数是在该测量点之后收集的。有关数据泄漏的更多信息，请参阅数据泄露。
我们需要从实验配置中删除“泄漏”特性 DaysSinceLastService，因为它会扭曲生成的模型。注意，在真实的用例中，在创建模型之前，需要对数据质量和逻辑进行彻底的调查，以确保生成的模型得到正确的训练。
我们将在下一部分配置 v2 时解决这个问题。
配置并运行版本 2
由于大多数模型训练将在修复此数据泄漏问题后更改，因此在完成任何进一步的改进之前，让我们配置一个新版本。
执行以下操作：
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在上一步中，您已经打开了实验配置窗格以配置 v2。
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在实验配置窗格中的特性下，清除 DaysSinceLastService 复选框。
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单击运行 v2。
配置并运行版本 3
第二个版本的实验运行完成后，单击指标表中性能最高的 v2 模型旁边的复选框（标有奖杯 图标）。这将使用该模型的度量刷新页面。
在模型指标表上方，单击版本筛选器下拉菜单并选择 2。这允许您只关注 v2 模型指标。
您将看到，自从解决数据泄漏问题以来，重要特性列表发生了重大变化。表现最好的模型也可以使用与表现最好的 v1 模型不同的算法。
模型度量表显示了 v2 的最佳性能模型，按 F1 分数排序
执行以下操作：
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看看 Permutation importance 图表。可能有一些特性对我们的模型的影响比其他特性小得多。它们对于这个用例没有什么价值，可以看作是统计噪声。您可以尝试删除其中的一些特性，看看它是否能提高模型分数。
性能最好的 v2 模型的 Permutation importance 图表
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单击
或查看配置以展开实验配置窗格。 -
单击新建版本创建下一个实验版本的草稿。
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在实验配置窗格的特性下，清除一个或多个对模型几乎没有影响的特性的复选框。
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查看模型指标表。您可以选择排除一些性能较低的算法，或者只关注最好的算法，以便在下一次训练迭代中更快获得结果。
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在实验配置窗格的算法下，可以选择清除一些低性能算法的复选框。
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单击运行 v3。
比较实验版本
在模型指标表中，单击清除筛选器。
v3 运行后，单击性能最高的 v3 模型旁边的复选框以查看其度量。
单击更多模型筛选器，然后选择表现最好的筛选器。您可以看到每个实验迭代的性能最好的度量。
第一个版本的训练获得了最高的分数，但这些指标是高度夸大的，并且是由数据泄漏问题导致的不现实的性能预测指标。在 v3 中，表现最好的模型的 F1 得分比表现最好的 v2 模型的 F1 分数增加。
性能最好的模型
在真实场景中，在部署模型之前，根据需要重复这些优化步骤多次非常重要，以确保您拥有适合特定用例的最佳模型。
在本教程中，转到关于部署模型的下一节。