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Autopilot generiert Details zu den Kandidatenmodellen, die Sie abrufen können. Diese Details umfassen Folgendes:
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Ein Diagramm mit aggregierten SHAP-Werten, die die Bedeutung der einzelnen Merkmale angeben. Dies hilft, die Vorhersagen Ihrer Modelle zu erklären.
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Die zusammenfassenden Statistiken für verschiedene Trainings- und Validierungsmetriken, einschließlich der Zielmetrik.
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Eine Liste der Hyperparameter, die zum Trainieren und Optimieren des Modells verwendet wurden.
Gehen Sie wie folgt vor, um Modelldetails nach der Ausführung eines Autopilot-Jobs anzuzeigen:
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Wählen Sie im linken Navigationsbereich das Home-Symbol (
), um das Amazon SageMaker Studio Classic-Navigationsmenü auf oberster Ebene aufzurufen. -
Wählen Sie die AutoML-Karte aus dem Hauptarbeitsbereich aus. Dadurch wird eine neue AutoML-Registerkarte geöffnet.
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Wählen Sie im Abschnitt Name den Autopilot-Job aus, der die Details enthält, die Sie untersuchen möchten. Dadurch wird eine neue Registerkarte für Autopilot-Jobs geöffnet.
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Im Fenster Autopilot-Jobs werden die Metrikwerte einschließlich der objektiven Metrik für jedes Modell unter Modellname aufgeführt. Das beste Modell wird oben in der Liste unter Modellname aufgeführt und auch auf der Registerkarte Modelle hervorgehoben.
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Um die Modelldetails zu überprüfen, wählen Sie das Modell aus, an dem Sie interessiert sind, und wählen Sie Modelldetails anzeigen aus. Dadurch wird eine neue Registerkarte mit Modelldetails geöffnet.
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Die Registerkarte Modelldetails ist in vier Unterabschnitte unterteilt.
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Der obere Teil der Registerkarte Erklärbarkeit enthält ein Diagramm mit aggregierten SHAP-Werten, die die Bedeutung der einzelnen Merkmale angeben. Darauf folgen die Metriken und Hyperparameterwerte für dieses Modell.
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Die Registerkarte Leistung enthält Metriken, Statistiken und eine Verwechslungsmatrix.
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Die Registerkarte Artefakte enthält Informationen zu Modelleingaben, -ausgaben und Zwischenergebnissen.
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Auf der Registerkarte Netzwerk sind Ihre Optionen für Netzwerkisolierung und Verschlüsselung zusammengefasst.
Anmerkung
Die Bedeutung der Funktionen und die Informationen auf der Registerkarte Leistung werden nur für das beste Modell generiert.
Weitere Informationen darüber, wie die SHAP-Werte dazu beitragen, Vorhersagen auf der Grundlage der Merkmalswichtigkeit zu erklären, finden Sie im Whitepaper Grundlegendes zur Erklärbarkeit von Modellen
. Zusätzliche Informationen sind auch im Erklärbarkeit des Modells Thema im SageMaker AI Developer Guide verfügbar. -
