Para permitir las evaluaciones de modelos, debe preparar sus datos para el registro con el fin de generar perspectivas.
Debe proporcionar los datos de modelo en un formato soportado para habilitar las evaluaciones de modelo. Las transacciones de modelo se procesan registradas en la despensa de datos. La despensa de datos es la base de datos de registro que almacena los datos que se utilizan para las evaluaciones de modelo. En las secciones siguientes se describen los distintos tipos de datos que se registran para las evaluaciones de modelo:
Datos de entrenamiento
Debe proporcionar datos de entrenamiento para generar las estadísticas que necesita para configurar evaluaciones de modelo. Los datos de entrenamiento contienen columnas de características etiquetadas que se miden para determinar su impacto en los resultados del modelo y una columna de predicción que contiene el resultado que el modelo está entrenado para predecir. El ejemplo siguiente muestra datos de entrenamiento del conjunto de datos Riesgo de crédito alemán:
Para habilitar las evaluaciones de modelos, debe conectar sus datos de entrenamiento. Los datos de entrenamiento para su modelo deben proporcionarse en un formato que pueda procesarse. Para obtener más información, consulte Gestión de datos de entrenamiento.
Datos de carga útil
Los datos de carga útil contienen las transacciones de entrada y salida para el despliegue. Para configurar evaluaciones, los datos de carga útil del modelo se almacenan en una tabla de registro de carga útil. La tabla de registro de carga útil contiene las columnas de característica y predicción que existen en los datos de entrenamiento y una columna de probabilidad de predicción que contiene la confianza del modelo en la predicción que proporciona. La tabla también incluye columnas de indicación de fecha y hora e ID para identificar cada solicitud de puntuación que envía al servicio que está utilizando, tal como se muestra en el ejemplo siguiente:
Debe enviar solicitudes de puntuación para proporcionar un registro de las transacciones de modelo. Para obtener más información, consulte Gestión de datos de carga útil.
Datos de comentarios
Los datos de comentarios se etiquetan como datos que coinciden con la estructura de los datos de entrenamiento e incluyen resultados de modelo conocidos que se comparan con las predicciones del modelo para medir la precisión del modelo. Debe cargar datos de retroalimentación con regularidad para medir continuamente la precisión de las predicciones de su modelo. Para obtener más información, consulte Gestión de datos de comentarios.