檢視關於訓練資料的深入資訊

新增訓練資料並執行訓練版本時，您可以存取關於如何處理資料的深入資訊。深入資訊提供關於實驗中目標和特徵的資訊，例如已捨棄、無法使用或將會以特殊處理方式編碼的特徵。

若您位於 結構描述檢視，深入資訊欄可見於資料索引標籤中。縮減的深入資訊也可見於 資料檢視中。會為實驗內訓練的每個模型分別建立深入資訊。

產生深入資訊的時機：

• 新增或變更訓練資料後，但尚未執行任何實驗版本。

• 每個實驗版本執行後。為訓練的每個模型建立一組獨立的深入資訊。

執行版本之前和之後，深入資訊可能會不同。這是因為訓練開始時，AutoML 能夠預先處理資料並透過資料進一步診斷問題。如需詳細資訊，請參閱自動資料準備和轉換。

在訓練之前檢視深入資訊

執行實驗版本之前，您可以分析深入資訊，以查看如何解譯目前的訓練資料。這些深入資訊會在執行版本之後變更。

請執行下列動作：

1. 在實驗中，確認您已新增要用於實驗版本的訓練資料。

2. 開啟資料索引標籤。

3. 確保您處於 結構描述檢視。

4. 分析深入資訊欄。工具提示提供深入資訊背後的其他內容。如需其他關於每個深入資訊意義的說明，請參閱 解譯資料集深入資訊。

檢視模型的深入資訊

模型完成實驗版本的訓練之後，選取模型並檢查如何處理資料。

請執行下列動作：

1. 執行實驗版本，然後開啟資料索引標籤。

2. 從工具列中的下拉式清單選取模型。

3. 確保您處於 結構描述檢視。

4. 分析深入資訊欄。工具提示提供深入資訊背後的其他內容。如需其他關於每個深入資訊意義的說明，請參閱 解譯資料集深入資訊。

解譯資料集深入資訊

下表更詳細地提供顯示在結構描述中的可能深入資訊：