분석 탭은 AutoML Tables에서 어떤 정보를 제공하나요?
AutoML Tables의 분석 탭은 학습된 기계 학습 모델에 대한 다양한 중요 정보와 통찰력을 제공합니다. 사용자가 모델의 성능을 이해하고 효율성을 평가하며 기본 데이터에 대한 중요한 통찰력을 얻을 수 있는 포괄적인 도구 및 시각화 세트를 제공합니다.
분석 탭에서 사용할 수 있는 주요 정보 중 하나는 모델의 평가 지표입니다. 이러한 지표는 모델 성능에 대한 정량적 평가를 제공하여 사용자가 정확도와 예측 기능을 측정할 수 있도록 합니다. AutoML Tables는 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수, AUC-ROC(수신자 작동 특성 곡선 아래 영역)와 같이 일반적으로 사용되는 몇 가지 평가 메트릭을 제공합니다. 이러한 메트릭은 사용자가 모델이 얼마나 잘 수행되고 있는지 이해하는 데 도움이 되며 다른 모델 또는 반복을 비교하는 데 사용할 수 있습니다.
평가 메트릭 외에도 분석 탭은 모델 해석 및 분석에 도움이 되는 다양한 시각화를 제공합니다. 이러한 시각화 중 하나는 여러 클래스에 걸쳐 모델의 예측에 대한 자세한 분석을 제공하는 혼동 행렬입니다. 이 매트릭스는 사용자가 참 긍정, 참 부정, 거짓 긍정 및 거짓 부정 측면에서 모델의 성능을 이해하는 데 도움이 됩니다. 혼동 매트릭스를 검토하여 사용자는 잠재적인 개선 영역을 식별하거나 추가 주의가 필요할 수 있는 특정 클래스에 집중할 수 있습니다.
분석 탭의 또 다른 유용한 시각화는 기능 중요도 플롯입니다. 이 플롯은 모델의 예측에서 다양한 기능의 상대적 중요성을 보여줍니다. 어떤 기능이 모델의 결정에 가장 중요한 영향을 미치는지 이해함으로써 사용자는 데이터의 기본 패턴 및 관계에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이 정보는 기능 엔지니어링, 중요한 변수 식별 및 모델의 예측을 주도하는 요인을 이해하는 데 유용할 수 있습니다.
또한 분석 탭은 모델 교육에 사용되는 입력 데이터에 대한 자세한 정보를 제공합니다. 여기에는 데이터 세트의 행, 열 수 및 누락된 값과 같은 통계가 포함됩니다. 입력 데이터의 특성을 이해하면 사용자가 잠재적인 데이터 품질 문제를 식별하고 훈련 세트의 대표성을 평가하고 데이터 전처리 및 기능 엔지니어링에 대한 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.
AutoML Tables의 분석 탭은 훈련된 기계 학습 모델을 분석하고 해석하기 위한 포괄적인 도구 모음과 정보를 제공합니다. 모델의 성능 및 데이터 특성에 대한 평가 메트릭, 시각화 및 통찰력을 제공합니다. 이 정보를 활용하여 사용자는 모델 배포, 추가 모델 반복 및 데이터 준비 프로세스 개선에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
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