Évaluez les performances de votre modèle dans Amazon SageMaker Canvas

Après avoir créé votre modèle, vous pouvez évaluer ses performances sur vos données avant de l'utiliser pour effectuer des prédictions. Vous pouvez utiliser des informations, telles que la précision du modèle lors de la prédiction des étiquettes et des métriques avancées, pour déterminer si votre modèle peut effectuer des prédictions suffisamment précises pour vos données.

Sur la page Analyser de votre modèle, Amazon SageMaker Canvas propose les trois onglets suivants :

• Vue d'ensemble — Vous donne un aperçu général des performances du modèle, en fonction du type de modèle.

• Notation : affiche les visualisations que vous pouvez utiliser pour mieux comprendre les performances de votre modèle au-delà des mesures de précision globales.

• Mesures avancées : contient les scores de votre modèle pour les mesures avancées et des informations supplémentaires qui peuvent vous permettre de mieux comprendre les performances de votre modèle. Vous pouvez également consulter des informations telles que les impacts des colonnes.

La section Évaluation des performances de votre modèle décrit comment afficher et interpréter les onglets Vue d'ensemble et Notation de votre modèle. La section Utiliser des métriques avancées dans vos analyses contient des informations plus détaillées sur les métriques avancées utilisées pour quantifier la précision de votre modèle.

Vous pouvez également consulter des informations plus avancées pour des modèles candidats spécifiques, qui sont toutes les itérations du modèle effectuées par Canvas lors de la création de votre modèle. Sur la base des mesures avancées pour un modèle candidat donné, vous pouvez sélectionner un autre candidat comme candidat par défaut, ou la version utilisée pour établir des prédictions et déployer. Pour chaque modèle candidat, vous pouvez consulter les informations des métriques avancées pour vous aider à choisir le modèle candidat que vous souhaitez sélectionner par défaut. Vous pouvez consulter ces informations en sélectionnant le candidat modèle dans le classement des modèles. Pour plus d’informations, consultez Afficher les candidats modèles dans le classement des modèles.

Canvas offre également la possibilité de télécharger un bloc-notes Jupyter afin que vous puissiez afficher et exécuter le code utilisé pour créer votre modèle. Cela est utile si vous souhaitez apporter des modifications au code ou en savoir plus sur la façon dont votre modèle a été créé. Pour plus d’informations, consultez Téléchargez un modèle de carnet.