Modèles générés par Amazon SageMaker Autopilot - Amazon SageMaker

Modèles générés par Amazon SageMaker Autopilot

Cette procédure décrit la façon d'afficher les détails des tâches Amazon SageMaker Autopilot que vous avez exécutées. Les détails fournis sur les modèles candidats générés par Autopilot comprennent :

  • Un tracé des valeurs SHAP agrégées qui indique l'importance de chaque fonction pour expliquer les prédictions de votre modèle.

  • Un résumé des statistiques relatives à diverses métriques d'entraînement et de validation, notamment la métrique objective.

  • Une liste des hyperparamètres utilisés pour entraîner et régler le modèle.

Note

Cette rubrique suppose que vous avez déjà créé et exécuté une expérience Autopilot. pour de plus amples informations sur la création d'une expérience Autopilot, veuillez consulter Créer une expérience Amazon SageMaker Autopilot.

Note

Pour accéder aux métriques d'importance de la fonction dans cette procédure, vous devez d'abord sélectionner File > Shut down (Fichier > Arrêter), puis redémarrer Studio à partir de la console.

  1. Pour afficher les détails du modèle après l'exécution d'une tâche Amazon SageMaker Autopilot, choisissez l'icône de ressources de SageMaker dans la barre latérale gauche pour ouvrir le panneau des ressources de SageMaker.

  2. Sélectionnez Expériences et essais dans le menu déroulant situé sous les ressources de SageMaker.

  3. Localisez la tâche Autopilot dont vous voulez examiner les détails dans la liste Unassigned trial components (Composants d'essai non attribués. Faites un clic droit sur le nom de la tâche et sélectionnez Décrivez une tâche AutoML dans le menu déroulant. Ceci ouvre un nouvel onglet de Tâche Autopilot.

  4. Le panneau de Tâche Autopilot liste les valeurs de mesures Objectives pour chaque modèle de la tâche avec la propriété Meilleur modèle au début de l'onglet Essais. Pour consulter les détails du modèle, cliquez avec le bouton droit de la souris sur le modèle qui vous intéresse et sélectionnez Ouvrir les détails du modèle. Ceci ouvre un nouvel onglet Détails du modèle.

  5. Dans Détails du modèle, le haut de l'onglet d'explicabilité contient un plan de valeurs aggrégées SHAP qui indiquent l'importance de chaque fonctionnalité, suivies par les valeurs des hyperparamètres pour ce modèle. L'onglet Performances contient des statistiques de métriques et une matrice de confusion. L'onglet Artefacts contient des informations sur les entrées, les sorties et les résultats intermédiaires du modèle. L'onglet Réseau récapitule vos choix en matière d'isolation et de chiffrement du réseau.

    Note

    L'importance des fonctionnalités et les informations dans Performances sont uniquement générés pour le Meilleur modèle.

    Pour de plus amples informations sur la façon dont les valeurs SHAP aident à expliquer les prédictions basées sur l'importance de la fonctionnalité, faites défiler vers le bas pour afficher le lien vers le livre blanc Understanding the model explainability (Comprendre l'explicabilité du modèle) dans l'onglet Explicablité. Des informations supplémentaires sont également disponibles dans la rubrique Explicabilité du modèle Amazon SageMaker Clarify du Guide du développeur SageMaker.