Amazon SageMaker Canvas에서 모델의 성능을 평가하세요

모델을 구축한 후에는 모델을 사용하여 예측하기 전에 모델이 데이터에서 얼마나 잘 수행되었는지 평가할 수 있습니다. 레이블 및 고급 지표를 예측할 때 모델의 정확도와 같은 정보를 사용하여 모델이 데이터에 대해 충분히 정확한 예측을 할 수 있는지 확인할 수 있습니다.

모델의 분석 페이지에서 Amazon SageMaker Canvas는 다음과 같은 세 개의 탭을 제공합니다.

• 개요 — 모델 유형에 따라 모델 성능에 대한 일반적인 개요를 제공합니다.

• 스코어링 - 전체 정확도 메트릭을 넘어 모델 성능에 대한 더 많은 통찰력을 얻는 데 사용할 수 있는 시각화를 보여줍니다.

• 고급 지표 - 고급 지표에 대한 모델의 점수 및 모델 성능을 더 깊이 이해하는 데 도움이 되는 추가 정보를 포함합니다. 컬럼 영향과 같은 정보도 볼 수 있습니다.

이 섹션에서는 모델의 개요 및 점수 탭을 보고 해석하는 방법을 모델의 성능 평가 설명합니다. 이 분석에 고급 지표 사용 섹션에는 모델의 정확도를 정량화하는 데 사용되는 고급 지표에 대한 자세한 정보가 포함되어 있습니다.

또한 특정 모델 후보에 대한 고급 정보도 볼 수 있습니다. 이 정보는 Canvas에서 모델을 빌드하는 동안 실행하는 모든 모델 반복입니다. 특정 모델 후보에 대한 고급 지표를 기반으로 다른 후보를 기본 모델 또는 예측 및 배포에 사용되는 버전으로 선택할 수 있습니다. 각 모델 후보에 대해 고급 지표 정보를 확인하여 어떤 모델 후보를 기본 모델로 선택할지 결정하는 데 도움이 됩니다. 모델 리더보드에서 모델 후보를 선택하여 이 정보를 볼 수 있습니다. 자세한 정보는 모델 리더보드에서 모델 후보 보기을 참조하세요.

또한 Canvas는 Jupyter 노트북을 다운로드할 수 있는 옵션을 제공하므로 모델을 빌드하는 데 사용된 코드를 보고 실행할 수 있습니다. 이는 코드를 조정하거나 모델 제작 방식에 대해 자세히 알아보려는 경우에 유용합니다. 자세한 정보는 모델 노트북 다운로드을 참조하세요.