審查時間序列模型

在第一版模型訓練完成後，分析產生的模型指標和推薦的模型。

當您執行實驗版本時，系統會引導您至 模型 索引標籤，您可以在其中開始分析產生的模型指標。您可以透過返回 訓練資料 索引標籤來存取 結構描述檢視 和 資料檢視。您可以在 比較 和 分析 索引標籤中進行更精細的分析。

分析 模型指標 表

您現在位於 模型 索引標籤。在 模型指標 區段中，會根據常見的品質要求反白顯示推薦的模型。系統已自動選擇最佳模型 進行分析。

實驗中訓練的模型提供了三項推薦。單一模型可以出現在多個推薦中。推薦如下：

• 最佳模型：該模型最能平衡表現最佳的準確度指標和預測速度。

• 最準確：該模型在平衡和原始準確度指標中得分最高。

• 最快模型：除了強大的準確度相關指標外，該模型還具有最快的預測速度。

選擇最適合您使用案例的模型非常重要。在大多數情況下，最佳模型 是最有利的選擇。然而，您的預測使用案例可能需要特定的預測速度或準確度指標。

如需深入瞭解如何確定頂級模型類型的概述，請參閱 選取最適合您的模型。

分析 模型訓練摘要

將注意力轉移到介面右側的 模型訓練摘要。對於時間序列實驗，模型訓練摘要提供了您所建立之時間序列組態的詳細資訊。特別是，您可以看到最大預測視窗現在已確認，不再是估計值。

分析 預測視窗中的預測誤差 圖

The 預測視窗中的預測誤差 圖是自動產生的視覺化，可讓您快速深入瞭解所選模型預測錯誤值的機率。您可以檢視第 10、第 50 和第 90 百分位數誤差。

後續步驟

在本教學課程中，您將繼續部署從訓練 v1 中識別出的 最佳模型。移至關於部署時間序列模型的下一個區段。