導覽實驗介面
分頁介面可協助您在模型訓練的每個階段之間移動。使用分頁和實驗組態面板來訓練和最佳化您的模型。
工具列
使用工具列在介面中的分頁之間切換。
在工具列中,您還可以執行以下操作:
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視您目前所在的分頁而定,您可以在已訓練的模型之間切換。
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按一下
檢視組態 以進一步設定訓練、檢閱目前版本或開始新版本。
ML 實驗中的工具列

組態和訓練資料
此分頁可讓您管理實驗資料。建立實驗時,組態是唯一顯示的分頁。隨著訓練進行,該分頁會重新命名為訓練資料,且您可以切換至其他分頁進行模型分析。
在此分頁中,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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新增或移除特性。
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檢視特性資料集深入剖析和統計資料。
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選取新的訓練資料集。
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設定偏差偵測。
在 結構描述檢視 與
資料檢視 之間切換,以取得訓練資料集的不同呈現方式。
ML 實驗中的 組態 分頁。訓練後,此分頁會重新命名為 訓練資料。

模型
在 模型 分頁中,對訓練結果進行快速分析並探索推薦的模型。此分頁可協助您比較每個模型的核心指標,並評估不同的預測使用案例。
若要執行更詳細的模型分析,您可以切換至 比較 和 分析 分頁。
在 模型指標 表格中或從表格上方的推薦中選取模型。您可以檢視:
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效能分數。
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模型訓練摘要 (隨附於智慧模型最佳化)。
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特性重要性視覺化。
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特定於實驗類型的其他視覺化。
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偏差偵測結果。
如需詳細資訊,請參閱 執行快速模型分析。
使用智慧模型最佳化訓練之 ML 實驗中的 模型 分頁
比較
使用內嵌分析詳細比較您的模型。進行選取內容並自訂儀表板資料,以探索模型效能的深入剖析。
在 比較 分頁中,您可以:
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存取所有可用的模型指標和超參數。
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比較跨模型的訓練和保留指標。
如需詳細資訊,請參閱 比較模型。
ML 實驗中的 比較 分頁
分析
透過為您訓練的每個模型提供的內嵌分析進行更深入的探討。
在 分析 分頁中,您可以:
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進一步分析預測準確度。
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在精細層級評估特性重要性。
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檢視特性資料的分佈。
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檢視關於偏差偵測結果的詳細資訊。
如需詳細模型分析的詳細資訊,請參閱 執行詳細模型分析。
ML 實驗中的 分析 分頁
實驗組態面板
使用此面板來設定實驗設定。
實驗組態面板在新的實驗中預設會開啟。在您執行版本後,按一下 檢視組態 以開啟面板。
使用實驗組態面板,您可以:
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選擇目標和實驗類型
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設定版本名稱
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新增或移除特性
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設定新版本的實驗
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檢視您正在訓練的模型類型
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選擇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
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對於時間序列模型,設定預測設定
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設定偏差偵測
實驗設定面板
