導覽實驗介面
索引標籤式介面可讓您在模型訓練體驗中的各種流程之間導覽。各種索引標籤,以及實驗設定面板,可讓您執行多種任務,以協助您訓練並最佳化模型。
工具列
您可在工具列於介面中的各種索引標籤之間切換。
在工具列中,您也可以進行下列事項:
-
根據您位於哪個索引標籤,您可以在訓練的模型之間切換。
-
按一下 檢視設定,以進一步修改實驗訓練、檢閱目前版本,或開始設定新版本。
AutoML 實驗中的工具列

資料
此索引標籤可讓您管理實驗中的資料。首次建立實驗時,這是您唯一看見的索引標籤。隨著實驗訓練,您可以切換至模型分析的其他索引標籤。
在資料索引標籤中,您可以:
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在訓練第一個版本之前選取目標。
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新增或移除特徵。
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檢視特徵資料集深入資訊和統計資料。
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選取新的訓練資料集。
在 結構描述檢視和
資料檢視之間切換,以不同的方式呈現訓練資料集。
AutoML 實驗中的資料索引標籤

模型
執行訓練結果的快速分析。模型索引標籤可讓您快速理解並比較每個模型的核心指標。若要執行更詳細的模型分析,您可以使用比較和分析索引標籤。
在模型指標表格中按一下模型,以檢視:
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效能分數。
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模型訓練摘要 (可用於智慧模型最佳化)。
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特徵重要性視覺化。
-
其他特定於實驗類型的視覺化。
如需詳細資訊,請參閱 執行快速模型分析。
透過智慧模型最佳化所訓練的 AutoML 實驗中的模型索引標籤

比較
使用內嵌分析詳細比較模型。選取選項並自訂儀表板中呈現的資料,以發現關於模型的深入資訊。
在比較索引標籤中,您可以:
-
存取所有可用模型指標和超參數。
-
比較各個模型的訓練和鑑效組指標。
如需詳細資訊,請參閱 比較模型。
ML 實驗中的比較索引標籤

分析
以內嵌分析深入探索您訓練的每個模型。
在分析索引標籤中,您可以:
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進一步分析預測準確度。
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在細微性層級評估特徵重要性。
-
檢視特徵資料的分佈。
如需更多關於詳細模型分析的資訊,請參閱 執行詳細模型分析。
ML 實驗中的分析索引標籤

實驗設定面板
按一下 檢視設定,以展開實驗設定面板。透過此展開的面板,您可以開始設定新版本並進行自訂,以便進一步控制訓練流程。
藉由實驗設定面板,您可以:
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在訓練第一個版本之前選取目標
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新增或移除功能
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設定新的實驗版本
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選取以變更或重新整理訓練資料集
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新增或移除演算法
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變更模型最佳化設定
實驗設定面板
