Translation not up to date
Aby skonfigurować wartościowanie modelu i wytłumaczalność, należy połączyć się z systemem Watson OpenScale z danymi uczniownymi.
Watson OpenScale wykorzystuje dane szkoleniowe do obliczania metryk dla ocen modelu i metod wyjaśniania. Aby skonfigurować oceny modelu i metody wyjaśniania w systemie Watson OpenScale, należy przygotować i zapisać dane treningowe.
Przygotowywanie danych szkoleniowych
Format danych uczących może określać wyniki ocen modelu. Aby włączyć wartościowanie modelu, należy przygotować do przechowywania danych treningowych w formacie, który może być przetwarzany przez system Watson OpenScale . Dane treningowe muszą zawierać kolumny opcji z etykietą i kolumnę predykcji w sposób przedstawiony w poniższym przykładzie:
Usługa Watson OpenScale korzysta z danych szkoleniowych, które są tworzone w celu utworzenia schematu danych uczących, aby zapewnić, że dane uczących odpowiadają formatowi zrozumiałym dla użytkownika. Schemat określa kolumny opcji, które są podane w danych uczących, oraz typ danych, które zawierają kolumny. W poniższym przykładzie przedstawiono schemat danych uczących dla niemieckiego zestawu danych ryzyka kredytowego:
Przechowywanie danych treningowych
Dane treningowe można przechowywać w obsługiwanej bazie danych Db2 i łączyć dane z systemem Watson OpenScale. Więcej informacji na ten temat zawiera sekcja Konektory.
Dane można również przechowywać w Cloud Object Storage.
Jeśli szczegóły dotyczące lokalizacji danych uczących mają być zachowane, można również połączyć się z systemem Watson OpenScale z danymi uczących, uruchamiając niestandardowy notatnik w celu przesłania pliku konfiguracyjnego, który generuje.
Następne kroki
Należy połączyć dane treningowe z systemem Watson OpenScale , aby zrozumiał, w jaki sposób należy przetworzyć model.
Więcej inform.
Temat nadrzędny: Zarządzanie danymi dla ocen modelu w produkcie Watson OpenScale