Tab Analyze ing AutoML Tables nyedhiyakake macem-macem informasi lan wawasan penting babagan model machine learning sing dilatih. Nawakake seperangkat alat lan visualisasi lengkap sing ngidini pangguna ngerti kinerja model, ngevaluasi efektifitas, lan entuk wawasan sing penting babagan data dhasar.
Salah sawijining informasi penting sing kasedhiya ing tab Analisis yaiku metrik evaluasi model. Metrik iki nyedhiyakake penilaian kuantitatif babagan kinerja model, ngidini pangguna ngukur akurasi lan kemampuan prediksi. Tabel AutoML nyedhiyakake sawetara metrik evaluasi sing umum digunakake, kayata akurasi, presisi, kelingan, skor F1, lan area ing kurva karakteristik operasi panrima (AUC-ROC). Metrik iki mbantu pangguna ngerti kepriye kinerja model kasebut lan bisa digunakake kanggo mbandhingake model utawa iterasi sing beda.
Saliyane metrik evaluasi, tab Analyze uga nawakake macem-macem visualisasi kanggo mbantu interpretasi lan analisis model. Salah sawijining visualisasi yaiku matriks kebingungan, sing nyedhiyakake rincian rinci babagan prediksi model ing macem-macem kelas. Matriks iki mbantu pangguna ngerti kinerja model saka segi positif bener, negatif bener, positif palsu, lan negatif palsu. Kanthi mriksa matriks kebingungan, pangguna bisa ngenali area potensial perbaikan utawa fokus ing kelas tartamtu sing mbutuhake perhatian luwih lanjut.
Visualisasi liyane sing migunani ing tab Analisis yaiku plot wigati fitur. Plot iki nuduhake pentinge relatif saka fitur beda ing prediksi model. Kanthi mangerteni fitur endi sing nduwe pengaruh paling signifikan marang keputusan model, pangguna bisa ngerteni pola lan hubungan sing ana ing data kasebut. Informasi iki bisa migunani kanggo fitur rekayasa, ngenali variabel penting, lan ngerti faktor sing nyebabake prediksi model kasebut.
Salajengipun, tab Analisis nyedhiyakake informasi rinci babagan data input sing digunakake kanggo latihan model kasebut. Iki kalebu statistik kayata jumlah larik, kolom, lan nilai sing ilang ing set data. Ngerteni karakteristik data input bisa mbantu pangguna ngenali masalah kualitas data sing potensial, netepake keterwakilan set latihan, lan nggawe keputusan sing tepat babagan preprocessing data lan teknik fitur.
Tab Analyze ing AutoML Tables nawakake piranti lan informasi lengkap kanggo nganalisa lan napsirake model pembelajaran mesin sing dilatih. Iki nyedhiyakake metrik evaluasi, visualisasi, lan wawasan babagan kinerja model lan karakteristik data. Kanthi nggunakake informasi iki, pangguna bisa nggawe keputusan sing tepat babagan panyebaran model, pengulangan model luwih lanjut, lan dandan ing proses persiapan data.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Tabel AutoML:
- Kepiye pangguna bisa masang model lan entuk prediksi ing Tabel AutoML?
- Opsi apa sing kasedhiya kanggo nyetel anggaran latihan ing Tabel AutoML?
- Kepiye pangguna bisa ngimpor data latihan menyang Tabel AutoML?
- Apa macem-macem jinis data sing bisa ditangani Tabel AutoML?